基于加速分割測試特征的二進制描述分塊匹配算法
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智能燈檢機在進行大輸液藥液檢測時，由于圖像位移偏差帶來的干擾，利用幀間差分法提取藥液中的異物時經常出現誤判的現象。針對上述問題，提出了一種基于加速分割測試特征（ FAST）的二進制描述符分塊匹配算法。首先，通過加速分割測試在不同尺度的圖像上檢測特征點，并利用非極大值抑制與熵值差法選擇出優秀的特征點；然后，利用改進的模板在特征點周圍進行采樣，形成對尺度變化、噪聲干擾及光照變化均有較強魯棒性的新型二進制描述子，再將描述子進行降維；最后，利用分塊匹配策略和閾值法，快速精確地匹配兩幀圖像，求解出并補償位移偏差。實驗仿真結果表明：在處理192萬高像素圖像時，該算法整體實時性能上可達到190 ms，其中新型描述子生成僅占96 ms；并且匹配準確率達到99%以上，成功地抑制了空間位置偏移較大的誤匹配；計算出的誤差遠小于現在匹配精度較好的尺度不變特征轉換（ SIFT）、帶方向的二進制魯棒獨立單元特征（ORB）算法，位移補償量能精確至亞像素級，能快速補償藥瓶在圖像中的位移偏差。
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