基于抖动补偿技术的印刷品图像配准方法研究

在实际的印刷品缺陷检测过程中,存在因相机支架的颤动而导致标准印刷图像和待检测图像在空间位置上配准不精确的问题.为此,在图像去抖动技术的基础上,提出了一种融合SURF(speeded-up robust features)和ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)的运动估计算法.首先,基于SURF算法提取标准印刷图像和待检测图像的特征点;其次,基于ORB算法对提取的特征点进行描述和匹配;再次,将正确匹配的特征点通过仿射模型来求取全局运动矢量;最后,通过求得的全局运动矢量来补偿图像,并完成待检测图像与标准印刷图像的配准.针对待测图像存在的平移、尺度和旋转三种不同变化,分别采用SURF-ORB、ORB和SIFT(scale-invariant feature transform)的运动估计算法进行了性能分析.结果 表明,SURF-ORB的特征点匹配对数量最多,匹配效果最好,SURB-ORB的运动估计时间控制在毫秒级别,满足现代印刷品缺陷检测的实时性要求.因此,融合SURF和ORB的运动估计算法能够对图像进行精确、实时的配准.