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公开(公告)号：CN112634365A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011535324.7
申请日：2020-12-23
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 一种微结构特征的位姿高精度跟踪与检测方法，步骤：S1对由显微镜获取的第一帧图像或预存的参考图像经预处理后，作为训练帧分别送入姿态检测模块和位置检测模块进行训练，获得判别函数的参数。S2将后续帧图像经过预处理后输入姿态检测模块，经过频谱分析，计算其相对训练帧图像的旋转角度。S3位置检测模块基于旋转角度对当前帧搜索区域的图像进行旋转变换矫正，将矫正后的图像输入位置检测滤波器，计算其相对于前一帧中微结构特征的位置变化。S4将位姿检测结果送入决策模块对检测结果进行判断处理，分别更新姿态和位置检测滤波器继续检测新一帧中微结构特征的位姿。本发明具有机器学习类算法灵活、柔性、鲁棒性强的特点，分辨率可满足多数微操作的要求。
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公开(公告)号：CN112634365B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202011535324.7
申请日：2020-12-23
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 一种微结构特征的位姿高精度跟踪与检测方法，步骤：S1对由显微镜获取的第一帧图像或预存的参考图像经预处理后，作为训练帧分别送入姿态检测模块和位置检测模块进行训练，获得判别函数的参数。S2将后续帧图像经过预处理后输入姿态检测模块，经过频谱分析，计算其相对训练帧图像的旋转角度。S3位置检测模块基于旋转角度对当前帧搜索区域的图像进行旋转变换矫正，将矫正后的图像输入位置检测滤波器，计算其相对于前一帧中微结构特征的位置变化。S4将位姿检测结果送入决策模块对检测结果进行判断处理，分别更新姿态和位置检测滤波器继续检测新一帧中微结构特征的位姿。本发明具有机器学习类算法灵活、柔性、鲁棒性强的特点，分辨率可满足多数微操作的要求。
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