一种基于相对阈值特征的快速自适应机器视觉定位算法

摘要

本文作者针对传统的机器视觉定位算法通常效率较低、计算速度较慢的问题，提出了一种于相对阈值特征的快速自适应步长机器视觉定位算法。该算法首先对模板和采样图像使用相对闽值二值化，这样即有效克服了光照的影响，又减少了数据量，然后采用二层图像金子塔减少了算法的计算量，在匹配搜索时采用白适应步长的方法更进一步加快匹配的速度，并可以设定终止条件进一步加快速度。该算法通过相匹配快速定位到目标附近，再通过精匹配定位到目标中心，在大幅提高匹配速度的同时保证了算法的准确度。算法速度快，准确程度高，能够满足实时性的要求。