仿射变换与LM算法在织物图像配准中的应用

"基于仿射变换与Levenberg-Marquardt算法的织物图像配准" 本文主要探讨了在多光谱成像系统下处理织物图像颜色色差分析的问题，提出了一种创新的图像配准方法，该方法结合了仿射变换与Levenberg-Marquardt（LM）算法。织物图像在多光谱成像中常受到平移、旋转、缩放和错切等形变，这些形变可以用仿射变换模型来描述。为了精确地估计这种形变，研究者提出了一种新方法，即通过匹配两幅图像的对数极坐标幅度谱积分曲线，将仿射变换矩阵的求解转换为非线性最小二乘拟合问题。 具体来说，首先，通过对图像进行对数极坐标变换，可以将图像的周期性结构转化为直线，便于后续处理。然后，计算这两幅图像在对数极坐标下的幅度谱积分曲线，寻找最佳匹配，这一步骤有助于识别和处理图像间的形变。接下来，应用LM算法，这是一种优化技术，用于寻找最小化非线性函数的最佳参数，此处用于寻找最接近的仿射变换矩阵。此外，为了提高配准精度，还引入了分块配准策略，即将图像分割成小块分别进行配准，这样可以更好地处理局部变形，从而获得更好的整体配准效果。 实验结果显示，与传统的Fourier-Mellin配准算法和基于尺度不变特征变换（SIFT）的特征点配准方法相比，所提算法在织物图像配准方面表现出更优的性能，特别是在处理具有周期性元素的织物图像时。这种改进的配准方法对于精确进行空间色差分析至关重要，能够有效地支持和提升织物图像的色差评估准确性。 关键词涉及的颜色分析、图像配准、对数极坐标、仿射变换、织物图像处理、Levenberg-Marquardt算法以及分块配准，都揭示了研究的核心内容和领域。该工作对于多光谱成像系统在纺织工业中的应用，尤其是在质量控制和产品一致性评估方面，具有重要的理论与实践价值。