图像处理方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN112419372A

    公开(公告)日:2021-02-26

    申请号:CN202011254758.X

    申请日:2020-11-11

    Abstract: 本发明公开了一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括:获取待处理图像,对待处理图像进行预设规则的迭代降采样处理,得到金字塔结构的图像集,从而得到多尺度的图像集,并对于金字塔结构的图像集中的任一层的图像,基于至少一种旋转策略对图像进行旋转处理,得到所述任一层图像的至少一个旋转图像,从而得到多角度的图像,其中,旋转策略包括尺寸不变旋转策略、尺寸可变旋转策略和内接圆旋转策略,基于各层图像及各层图像对应的至少一个旋转图像形成待处理图像的目标图像集,实现了多尺度、多角度的图像集的构建,为图像配准提供了丰富的图像选择,提高了图像配准的精度,还可用于对具有旋转角度的图像配准算法进行客观评价。

    图像处理方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN112419372B

    公开(公告)日:2024-05-17

    申请号:CN202011254758.X

    申请日:2020-11-11

    Abstract: 本发明公开了一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括:获取待处理图像,对待处理图像进行预设规则的迭代降采样处理,得到金字塔结构的图像集,从而得到多尺度的图像集,并对于金字塔结构的图像集中的任一层的图像,基于至少一种旋转策略对图像进行旋转处理,得到所述任一层图像的至少一个旋转图像,从而得到多角度的图像,其中,旋转策略包括尺寸不变旋转策略、尺寸可变旋转策略和内接圆旋转策略,基于各层图像及各层图像对应的至少一个旋转图像形成待处理图像的目标图像集,实现了多尺度、多角度的图像集的构建,为图像配准提供了丰富的图像选择,提高了图像配准的精度,还可用于对具有旋转角度的图像配准算法进行客观评价。

    图像匹配方法、装置、电子设备以及存储介质

    公开(公告)号:CN113159103B

    公开(公告)日:2023-12-05

    申请号:CN202110209671.9

    申请日:2021-02-24

    Abstract: 本发明实施例公开了一种图像匹配方法、装置、电子设备以及存储介质。所述方法通过对模板图像进行金字塔分层,变尺度多角度的模板图像创建来提取模板边缘,创建多层变尺度多角度的模板边缘轮廓点集,使模板图像的模板边缘轮廓包含尺度信息,解决图像形状匹配过程中的尺度信息缺失和尺度不变性问题,提高图像匹配过程中的图像匹配精确度;同时考虑到包含尺度特征的模板边缘轮廓信息的数据结构构建复杂,匹配过程中需要较长时间,通过对模板图像的金字塔分层数对待搜索图像进行分层,综合运用金字塔对在各个分层实现由粗到精的相似度匹配的性能提升策略,降低下层的匹配数据量,在保证匹配精度的前提下提高多尺度特征下的形状边缘匹配速度。

    模具处理方法、装置、电子设备、系统和存储介质

    公开(公告)号:CN113160148A

    公开(公告)日:2021-07-23

    申请号:CN202110340045.3

    申请日:2021-03-30

    Abstract: 本发明实施例公开了一种模具处理方法、装置、电子设备、系统和存储介质,模具处理方法包括:获取模具的模板图像和实测图像,并根据模板图像的嵌件区域确定实测图像的嵌件区域;根据模板图像的嵌件区域和实测图像的嵌件区域确定嵌件异常区域;确定嵌件异常区域的属性信息;向校正设备发送该属性信息,以使得校正设备根据该属性信息对模具进行嵌件校正。本发明实施例可以根据模具的模板图像和实测图像自动对模具进行嵌件状态检测并校正嵌件异常,从而避免了因模具的嵌件状态异常导致的产品报废、模具损坏等问题,提高了生产效率、降低了生产成本。

    图像匹配方法、装置、电子设备以及存储介质

    公开(公告)号:CN113159103A

    公开(公告)日:2021-07-23

    申请号:CN202110209671.9

    申请日:2021-02-24

    Abstract: 本发明实施例公开了一种图像匹配方法、装置、电子设备以及存储介质。所述方法通过对模板图像进行金字塔分层,变尺度多角度的模板图像创建来提取模板边缘,创建多层变尺度多角度的模板边缘轮廓点集,使模板图像的模板边缘轮廓包含尺度信息,解决图像形状匹配过程中的尺度信息缺失和尺度不变性问题,提高图像匹配过程中的图像匹配精确度;同时考虑到包含尺度特征的模板边缘轮廓信息的数据结构构建复杂,匹配过程中需要较长时间,通过对模板图像的金字塔分层数对待搜索图像进行分层,综合运用金字塔对在各个分层实现由粗到精的相似度匹配的性能提升策略,降低下层的匹配数据量,在保证匹配精度的前提下提高多尺度特征下的形状边缘匹配速度。

    一种图像匹配方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN113111212B

    公开(公告)日:2024-05-17

    申请号:CN202110357278.4

    申请日:2021-04-01

    Abstract: 本发明公开了一种图像匹配方法、装置、设备及存储介质。该方法包括:获取模板图像的模板特征点集和待搜索图像的目标特征点集,其中,特征点集包括显著角点和边缘特征点;根据所述模板图像对所述待搜索图像的每一像素点进行遍历,计算所述模板特征点集和所述模板图像区域对应的所述目标特征点集的目标相似度度量;根据所述目标相似度度量确定匹配特征点的位置,在所述待搜索图像中显示所述匹配特征点。通过本发明的技术方案,能够基于图像的角点信息和边缘特征信息进行图像匹配,解决传统特征点匹配方法对特征点较少且具有一定形状的图像,匹配准确度不高的问题,提升具有一定形状的图像的匹配准确度。

    一种模板匹配方法、装置、计算机设备及存储介质

    公开(公告)号:CN113111929B

    公开(公告)日:2024-04-12

    申请号:CN202110358090.1

    申请日:2021-04-01

    Abstract: 本发明公开了一种模板匹配方法、装置、计算机设备及存储介质。所述方法包括:将模板图像和待搜索图像进行分层处理,得到多个分层模板图像和多个分层待搜索图像;将各所述分层模板图像中的最顶层模板图像和各所述分层待搜索图像中的最顶层待搜索图像通过非极大值抑制筛选出用于进行模板匹配的目标边界框;获取所述目标边界框的目标个数个目标位置坐标,基于所述目标位置坐标将各所述分层模板图像在所述待搜索图像上的搜索区域内进行匹配得到最终位置坐标集合;根据所述最终位置坐标集合以及所述模板图像的尺寸,在所述待搜索图像上确定出相匹配的图像作为最终目标图像。利用该方法,能够有效提升模板匹配的速度。

    图像处理方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN112419215B

    公开(公告)日:2024-04-09

    申请号:CN202011256826.6

    申请日:2020-11-11

    Abstract: 本发明公开了一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括:获取待处理图像,对待处理图像进行降采样处理,当所述降采样图像满足第一分层条件时,分别确定当前降采样图像与降采样前的图像的像素编码,基于像素编码确定当前降采样图像与降采样前的图像之间的图像距离,在当前降采样图像以及图像距离满足第二分层条件时,对当前降采样图像进行迭代降采样处理,基于待处理图像和降采样处理得到的至少一个降采样图像形成金字塔结构的图像集合,实现了对图像的自适应分层,适用于各类图像且不受图像特征的限制,分层后的金字塔结构可适用于图像配准等领域,提高了图像配准的速度与精度。

    图像配准方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN112396640B

    公开(公告)日:2024-04-09

    申请号:CN202011257297.1

    申请日:2020-11-11

    Abstract: 本发明公开了一种图像配准方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括:通过获取模板图像和目标图像,分别对模板图像和目标图像进行下采样分层处理,得到具有相同层数的金字塔结构的模板图像集合和目标图像集合;对模板图像对应的图像集合中各图像进行旋转处理,得到各金字塔分层对应的至少一个待配准图像,从而得到多尺度多角度的模板图像;并基于金字塔结构,逐层将同层数的至少一个待配准图像与目标图像集合中的对应图像进行相关性配准,得到目标图像中与模板图像相匹配的目标配准区域,实现了图像的多尺度配准,从而提高了图像配准的速度与精度,同时,实现了图像的多角度配准,适用于对任意旋转的目标图像的高精度配准。

    模具的状态监测方法、装置、工控机、存储介质及系统

    公开(公告)号:CN112837302B

    公开(公告)日:2024-02-13

    申请号:CN202110178510.8

    申请日:2021-02-09

    Abstract: 本申请实施例提供一种模具的状态监测方法、装置、工控机、存储介质及系统,通过获取目标模具的模板图像和待检测图像,模板图像为目标模具在正常状态下的图像,模板图像中包括包含目标模具的图像的感兴趣区域;根据模板图像的感兴趣区域,采用金字塔模板匹配算法,对待检测图像进行识别定位,得到待检测图像的目标区域;根据目标区域与感兴趣区域之间存在的像素差异,确定目标区域中包含的敏感子区域;根据敏感子区域的面积,确定目标模具是否存在异常,实现了对模具质量的自动化监测,兼顾了模具异常检测的实时性和准确性,提高了模具监视质量和生产效率。

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