用于图像处理的探针放置的制作方法
【专利摘要】本申请公开了一种用于将探针放置在图像中描绘的虚拟对象上的探针放置模块。所述探针放置模块被配置为将探针放置在图像的兴趣点上使得所述探针能够准确地表示在所述图像中描述的图样。所述探针放置模块能够被配置为将所述探针放置为使得所述探针能够提取关于与所述图样的移动相关联的所有自由度的均衡信息，其改进根据所述探针生成的模型的准确度。
【专利说明】用于图像处理的探针放置 技术领域
[0001] 所公开的设备、系统和方法设及将探针放置在针对图像处理应用的图样的图像 上。 【背景技术】
[0002] 数字图像由许多装置形成并用于许多实际用途。装置包括具有操作在可见光或红 外光上的图像传感器的相机，所述图像传感器例如电荷禪合装置(CCD)图像传感器或互补 金属氧化物半导体(CMOS)图像传感器、线扫描传感器、飞点扫描器、电子显微镜、包括计算 机断层摄影(CT)扫描器的X射线装置、磁共振成像器、W及本领域技术人员已知的其他装 置。在工业自动化、医学诊断、用于各种军事、民用和科学用途的卫星成像、摄影处理、监控 和交通监控、文档处理等中找到实际应用。
[0003] 为了服务运些应用，由各种设备形成的图像被机器视觉系统分析W提取合适的信 息。具有相当大的实际意义的一种形式的分析是确定图像中的与成像装置的视场中的对象 相对应的图样的位置、取向和大小。图样检测方法在工业自动化中尤其重要，在工业自动化 中，它们用于在半导体制造、电子装备、药物、食品处理、消费品制造等中引导机器人和其他 自动装备。
[0004] 在一些情况下，图样检测方法能够使用一个或多个探针来对图样进行建模。探针 能够指代图像中的一位置，在所述位置处图样检测方法检查图像的梯度向量。因此，每个探 针能够与位置向量和取向向量相关联。由于探针能够有效地指示图像中的图样的位置和取 向，机器视觉系统能够使用探针来将图样的位置和取向对齐。
【发明内容】
[0005] 根据所公开的主题，提供了用于将探针放置在针对图像处理应用的图样上的设 备、系统和方法。
[0006] -些实施例包括一种机器视觉系统。所述机器视觉系统能够包括被配置为运行在 存储器中存储的计算机程序的处理器。所述处理器能够运行所述计算机程序W使用兴趣点 检测模块来确定来自图像的多个兴趣点，通过在所述存储器中存储的与所述兴趣点检测模 块通信的特征分布计算(FDC)模块确定所述多个兴趣点的兴趣点分布，使用目标分布计算 (TDC)模块来确定多个探针的目标分布，其中，所述目标分布指示所述探针在所述兴趣点中 的一个或多个上的期望放置，并且通过与所述TDC模块和所述FD对莫块通信的探针分布匹配 (PDM)模块至少部分基于所述兴趣点分布来确定所述多个探针在所述兴趣点中的一个或多 个上的放置W将所述多个探针的分布与所述目标分布相匹配。
[0007] 在一些实施例中，所述处理器能够运行所述计算机程序W确定在所述多个兴趣点 处的取向，并且确定指示具有特定取向的兴趣点的数目的取向的直方图。
[000引在一些实施例中，所述处理器能够运行所述计算机程序W使用平滑函数来使所述 取向的直方图平滑。
[0009] 在一些实施例中，所述处理器能够运行所述计算机程序W确定在所有考虑的维度 上同样均衡的所述多个探针。
[0010] 在一些实施例中，所述处理器还被配置为将第一探针放置在第一兴趣点处，基于 与所述第一兴趣点具有基本上相似的取向的兴趣点的数目来调节所述第一兴趣点的弧的 长度，并且基于所调节的所述第一兴趣点的弧的长度来将第二探针放置在第二兴趣点处。
[0011] 在一些实施例中，所述处理器还被配置为将所述多个兴趣点的所述取向的所述分 布适合包括混合模型的概率分布。
[0012] 在一些实施例中，所述处理器能够运行所述计算机程序W通过将所述多个兴趣点 聚类到至少一个集群中来确定所述兴趣点分布的所述混合模型的成分的数目。
[0013] 在一些实施例中，所述处理器能够运行所述计算机程序W调节所述兴趣点分布混 合模型的权重来确定具有其力矩中的至少一个在考虑的维度中的每个上大致相等的性质 的所述目标分布。
[0014] 在一些实施例中，所述处理器能够运行所述计算机程序W使用所述目标分布来确 定兴趣点取向分布比率W对所述兴趣点进行重采样并产生所述多个探针。
[0015] 在一些实施例中，所述兴趣点分布和所述目标分布包括在预定集合的维度上的分 布，其中，所述预定集合的维度包括欧几里得维度或圆柱形维度。
[0016] -些实施例包括一种非暂时计算机可读介质，其具有与兴趣点检测模块、特征分 布计算(FDC)、目标分布计算(TDC)模块W及探针分布匹配(PDM)模块相关联的可执行指令。 运些模块能操作用于使机器视觉系统确定来自图像的多个兴趣点，确定所述多个兴趣点的 兴趣点分布，确定多个探针的目标分布，其中，所述目标分布指示所述探针在所述兴趣点中 的一个或多个上的期望放置，并且至少部分基于所述兴趣点分布来确定所述多个探针在所 述兴趣点中的一个或多个上的放置W将所述多个探针的分布与所述目标分布相匹配。
[0017] 在一些实施例中，所述非暂时计算机可读介质还包括被配置为使所述机器视觉系 统确定在所述多个兴趣点处的取向并且确定指示具有特定取向的兴趣点的数目的取向的 直方图的可执行指令。
[0018] 在一些实施例中，所述非暂时计算机可读介质还包括被配置为使所述机器视觉系 统使用平滑函数来使所述取向的直方图平滑的可执行指令。
[0019] 在一些实施例中，所述非暂时计算机可读介质还包括被配置为使所述机器视觉系 统确定在所有考虑的维度上同样均衡的所述多个探针的可执行指令。
[0020] 在一些实施例中，所述非暂时计算机可读介质还包括被配置为使所述机器视觉系 统将第一探针放置在第一兴趣点处，基于与所述第一兴趣点具有基本上相似的取向的兴趣 点的数目来调节所述第一兴趣点的弧的长度，并且基于所调节的所述第一兴趣点的弧的长 度来将第二探针放置在第二兴趣点处的可执行指令。
[0021] 在一些实施例中，所述非暂时计算机可读介质还包括被配置为使所述机器视觉系 统将所述多个兴趣点适合概率分布的混合的可执行指令，其中，概率分布的所述混合至少 指示在所述多个兴趣点处测得的取向的分布。
[0022] 在一些实施例中，所述非暂时计算机可读介质还包括被配置为使所述机器视觉 系统通过将所述多个兴趣点聚类到至少一个集群中来确定所述混合中的概率分布的数目 的可执行指令。
[0023] 在一些实施例中，所述非暂态计算机可读介质还包括被配置为使所述机器视觉系 统使概率分布的所述混合中的权重正则化的可执行指令。
[0024] 在一些实施例中，所述非暂态计算机可读介质还包括被配置为使所述机器视觉系 统计算所述兴趣点分布与所述目标分布的比率来确定相邻探针之间的距离的可执行指令。
[0025] -些实施例包括一种用于操作所公开的系统或所公开的非暂时计算机可读介质 的方法。所述方法包括:使用兴趣点检测模块来确定来自图像的多个兴趣点，使用在所述存 储器中存储的与所述兴趣点检测模块通信的FDC模块来确定所述多个兴趣点的兴趣点分 布，使用TDC模块来确定多个探针的目标分布，其中，所述目标分布指示所述探针在所述兴 趣点中的一个或多个上的期望放置，并且通过与所述TDC模块和所述FDC模块通信的PDM模 块至少部分基于所述兴趣点分布来确定所述多个探针在所述兴趣点中的一个或多个上的 放置W将所述多个探针的分布与所述目标分布相匹配。
[0026] 在一些实施例中，所述方法包括确定在所述多个兴趣点处的取向，并且确定指示 具有特定取向的兴趣点的数目的取向的直方图。
[0027] 在一些实施例中，所述方法包括使用平滑函数来使所述取向的直方图平滑。
[0028] 在一些实施例中，所述方法包括识别在所有考虑的维度上同样均衡的所述多个探 针。
[0029] 在一些实施例中，所述方法包括将第一探针放置在第一兴趣点处，基于与所述第 一兴趣点具有基本上相似的取向的兴趣点的数目来调节所述第一兴趣点的弧的长度，并且 基于所述第一兴趣点的所述弧的所调节的长度来将第二探针放置在第二兴趣点处。
[0030] 在一些实施例中，所述方法包括将所述多个兴趣点适合包括混合模型的概率分 布，其中，所述概率分布至少指示在所述多个兴趣点处测得的取向的分布。
[0031] 在一些实施例中，所述方法包括通过将所述多个兴趣点聚类到至少一个集群中来 确定所述兴趣点分布的所述混合模型的成分的数目。
[0032] 在一些实施例中，所述平滑函数包括取向域中的圆形核。
[0033] 在一些实施例中，所述圆形核包括余弦函数。
[0034] 在一些实施例中，所述兴趣点与通过所述多个探针建模的图样的边界相关联，其 中，所述兴趣点与沿所述边界的弧相关联。
[0035] 在一些实施例中，所述兴趣点与通过所述多个探针建模的图样的边界相关联，其 中，所述兴趣点与沿所述边界的弧相关联。
[0036] 本文中描述的所公开的设备、系统和方法能够通过提取在针对图样的所有自由度 中的均衡信息来改进所述图样的模型。例如，当已知与图样相对应的对象在两个维度上移 动（例如，平移运动)时，则所公开的设备和系统能够将探针放置为使得所述探针能够从所 述图样提取在所述两个维度上的均衡信息。所公开的设备和系统能够被配置为使用所公开 的方法来将探针放置为运样。
[0037] 已经由此相当广泛地概述了所公开的主题的特征W便可W更好地理解下面的其 【具体实施方式】，并且W便可W更好地认识到对本领域的当前贡献。当然，存在将在下文中描 述的所公开的主题的额外特征并且其将形成权利要求的主题。要理解，本文中采用的名词 和术语仅仅出于描述的目的并且不应当被视为限制。 【附图说明】
[0038] 当结合下面的附图考虑时参考所公开的主题的下面的【具体实施方式】能够更完整 地认识到所公开的主题的各种目的、特征和优点，在所述附图中类似的附图标记识别类似 的元件。
[0039] 图1示出了具有细长矩形形状的图样和被均匀地放置在所述图样上的探针。
[0040] 图2示出了根据一些实施例的将探针放置在图像的兴趣点上的高级过程。
[0041] 图3示出了根据一些实施例的通过将垂直取向的直方图与均匀分布相匹配来对探 针进行放置的结果。
[0042] 图4示出了根据一些实施例的包括探针放置模块的计算设备。
[0043] 图5示出了根据一些实施例的用于确定针对图像的兴趣点的垂直取向的直方图 的过程。
[0044] 图6A至图6H示出了根据一些实施例的用于生成垂直取向的直方图的过程。
[0045] 图7示出了根据一些实施例的用于确定探针放置的过程。
[0046] 图8示出了根据一些实施例的对与图像的兴趣点相关联的弧长度的缩放。
[0047] 图9示出了根据一些实施例的对探针在经缩放的兴趣点上的均匀放置。
[0048] 图10示出了根据一些实施例的对与兴趣点相关联的经缩放的弧长度的反向缩放。
[0049] 图11A至图11B示出了根据一些实施例的通过对来自目标分布的探针进行采样的 探针均衡。
[0050] 图12A示出了根据一些实施例的参考向量与单位法向量之间的关系。
[0051] 图12B示出了根据一些实施例的位置向量VI与单位旋转向量11Θ1之间的关系。
[0052] 图13概述了根据一些实施例的对探针进行采样的过程。
[0053] 图14A示出了根据一些实施例的使用图13中示出的过程的对探针在矩形上的放 置。
[0054] 图14B示出了根据一些实施例的使用图13中示出的过程的对探针在具有杠杆臂的 圆形对象上的放置。
[0055] 图15A示出了根据一些实施例的使用图13中示出的过程对探针在矩形上的放置。
[0056] 图15B示出了根据一些实施例的使用图13中示出的过程的对探针在具有杠杆臂的 圆形对象上的放置。
[0057] 图16A至图16B示出了根据一些实施例的使用图13中示出的过程对探针在具有孔 的图样上的放置。
[0058] 图17A至图17C示出了根据一些实施例的旋转变量Θ的表示如何改变探针放置。
[0059] 图18A至图18B示出了根据一些实施例的使用图13中示出的过程对探针在具有细 长臂的图样上的放置。 【具体实施方式】
[0060] 在下面的描述中，阐述了与所公开的主题的系统和方法W及其中运样的系统和方 法可W操作的环境等等的许多具体细节W便提供对所公开的主题的透彻理解。然而，对于 本领域技术人员而言将显而易见的是，所公开的主题可W在没有运样的具体细节的情况下 来实践，并且本领域中众所周知的某些特征未详细描述w便避免使所公开的主题复杂化。 另外，将理解下面提供的示例是示范性的，并且预期存在在所公开的主题的范围内的其他 系统和方法。
[0061] 下文介绍根据一个或多个实施例的在说明书中使用的术语的示范性解释。运些解 释不旨在为限制性的。
[0062] 对象一具有能够由图像形成装置测量的或由数据处理装置模拟的特性的任何物 理或模拟对象或其部分。
[0063] 图像一二维函数，其值对应于对象的物理特性，例如亮度(福射能量、反射能量或 其他）、颜色、溫度、在参考平面之上的高度等等并且由任何图像形成装置测量，或者其值对 应于对象的模拟特性并且由数据处理装置生成。
[0064] 边界一虚构的轮廓，开放式的或闭合的、直的或弯曲的、平滑的或尖锐的，沿其图 像亮度的不连续性W指定粒度出现，所述不连续性的方向垂直于在每个点处的边界。
[0065] 梯度一在图像中的给定点处的向量，其给出在所述点处的W指定粒度的最大亮度 变化的方向和幅值。
[0066] 图样一位于轮廓的平面的有界子集中的轮廓的特定几何布置，所述轮廓表示要被 定位和/或检查的对象的理想图像的边界。
[0067] 模型一用于由图样发现方法使用的要被发现的图样的数据编码特性的集合。
[0068] 训练一根据示例对象的图像或根据对象或图样的几何描述来创建模型的过程。
[0069] 机器视觉系统能够被配置为确定图像中的预定图样的一个或多个实例的缺少或 存在，并且确定每个发现的实例的定位。定位图样的过程发生在能够包括但不限于x-y位置 (还被称为平移）、取向和大小的多维空间内。
[0070] 为了确定图像中的预定图样的一个或多个实例的缺少或存在，机器视觉系统能够 使用模型表示要被发现的图样。机器视觉系统能够根据包含要被定位和/或检查的图样的 示例的几何描述根据一幅或多幅训练图像或一幅或多幅合成图像来生成针对图样的模型。 一旦模型可用，则机器视觉系统能够将模型与在姿势的合适的集合中的每个处的测试图像 进行比较，计算在每个姿势处的匹配分数，并且确定与匹配分数中的局部最大值对应的候 选姿势。机器视觉系统能够将其匹配分数大于适当的阔值的候选姿势认为是图像中的图样 的实例。
[0071] 模型能够包括被称为探针的数据元素的集合。每个探针表示相对位置，在所述相 对位置处要W给定姿势在图像中进行某些测量和测试，每个运样的测试贡献图样W相关联 的姿势存在的证据。探针能够W基本上垂直于下面的图样的结构(例如，边界）的方式来放 置。
[0072] 在训练阶段，现有机器视觉系统W均匀的方式将探针放置在图样的边界上。例如， 机器视觉系统将探针放置在图样边界上使得相邻探针之间的距离对于所有相邻探针对大 致相同。在本文中被称为"均匀放置策略"的该策略能够在对具有均衡的取向轮廓的图样 (例如，具有指向大量取向的边界的图样和执行各种取向的边界的比例是相似的）中有效。 例如，均匀放置策略已经在对方形图样进行建模中有用，因为指向不同取向（例如，向上、向 下、向左和向右)的探针的数目在图像中的图样的每个边缘上大致相同，运能够得到关于图 样的定位和取向的准确信息。
[0073] 遗憾的是，均匀放置策略常常在对具有非均衡取向轮廓的图样(例如，具有变化的 边长的图样)进行建模时是无效的。例如，均匀放置策略通常在将图样与细长矩形形状对齐 时不是那么有效。图1示出了具有细长矩形形状的图样和被均匀地放置在所述图样上的探 针。因为边界102具有细长矩形形状，所W在均匀放置策略下，探针104中的大多数将被放置 在边界的长边缘106上并且仅仅小数目的探针104将被放置在边界的短边缘108上。因为沿 边界的短边缘108的探针的数目很小，所W难W基于探针来确定短边缘108是否存在。另 夕h即使能够确定短边缘108存在，也难W定点短边缘108的定位，因为探针104的编码短边 缘108的定位的数目很小。运可W例如对于将边界102水平地与其他图样对齐是有问题的。
[0074] 已经存在改变相邻探针之间的距离来解决与均匀放置策略相关联的问题的努力。 然而，所述努力限于对探针定位的手动调节，运能够是劳动密集型的且昂贵的。
[0075] 本文中描述的技术提供一种用于将探针放置在图样上的自动探针放置模块。所述 探针放置模块被配置为将探针放置在图像的兴趣点上使得所述探针能够准确地表示在所 述图像中描述的图样。所述探针放置模块能够被配置为将所述探针放置为使得所述探针能 够提取在与所述图样的移动相关联的所有自由度上的均衡信息，其改进根据所述探针生成 的模型的准确度。例如，当已知与所述图样相关联的对象在两个维度上移动(例如，平移运 动）时，所述探针放置模块能够将探针放置为使得所述探针能够提取在所述两个维度上的 均衡信息。所述探针放置模块还能够将所述图样的形状考虑在内使得无论所述图样的形状 如何所述探针都能够提取均衡信息。运与提取不均衡信息的技术形成对比，提取不均衡信 息例如当与短边缘相比较更多探针沿长边缘被放置时与水平信息相比较提取更多的垂直 信息，如图1所示。
[0076] 图2示出了根据一些实施例的将探针放置在图像中的兴趣点上的高级过程。兴趣 点能够指示针对探针的候选定位。例如，所述探针放置模块能够被配置为选择图像中的兴 趣点的子集并将探针放置在所选择的兴趣点的子集上。
[0077] 在步骤202中，所述探针放置模块能够被配置为接收关于图像中的兴趣点的定位 的信息。例如，所述探针放置模块能够从兴趣点检测模块接收图像中的图样的边界。
[0078] 在步骤204中，所述探针放置模块能够确定所述兴趣点的分布。例如，所述探针放 置模块能够使用特征(例如，在兴趣点处测得的垂直取向）来表示每个兴趣点并确定与兴趣 点相关联的特征的分布。
[0079] 在步骤206中，所述探针放置模块能够确定探针的目标分布。在一些情况下，探针 的目标分布能够基于与兴趣点相关联的特征和/或在步骤204中确定的兴趣点的分布来确 定。例如，所述探针放置模块能够确定探针的目标分布为在步骤204中确定的兴趣点的分布 的逆。在步骤208中，所述探针放置模块能够确定探针的定位使得探针的实际分布与探针的 目标分配相匹配。
[0080] 图2中示出的总体框架能够(例如单独地和/或彼此组合地)使用例如至少两种机 制来实施。在第一种机制中，所公开的探针放置模块能够被配置为将所述探针放置为使得 如在探针定位处测得的垂直取向的分布被均衡(例如，在探针的定位处的垂直取向的直方 图大致均匀）。第一种机制能够对具有两个自由度(例如，平移移动）的图样进行建模尤其有 用。
[0081] 例如，在步骤204中，所述探针放置模块能够确定在图像中的多个兴趣点处测得的 垂直取向的直方图。在步骤206中，所述探针放置模块能够确定如在探针定位处测得的垂直 取向的目标分布为均匀分布。在步骤208中，所述探针放置模块能够将探针放置在兴趣点中 的一个或多个处使得如由所放置的探针测得的垂直取向的直方图接近均匀分布。
[0082] 图3示出了根据一些实施例的通过将垂直取向的直方图与均匀分布相匹配来对探 针进行放置的结果。在该示例中，兴趣点能够共同地形成图样的边界102。当边界102具有细 长矩形形状时，所述探针放置模块能够减少在长边缘106上的探针104的数目并增加在短边 缘108上的探针的数目，使得在长边缘106上的探针的数目与在短边缘108上的探针的数目 相比大致相同。运样，能够均衡所放置的探针104的取向分布。在说明书中，具体参考图5至 图10来讨论实施第一种机制的所述探针放置模块。
[0083] 在第二种机制下，所述探针放置模块能够确定探针的定位使得探针的分布与目标 分布基本上相似。在步骤204中，所述探针放置模块能够使用与图样的自由度相对应的变量 来表示兴趣点。例如，当已知与图样相关联的对象在两个维度上移动时，所述探针放置模块 能够使用在兴趣点处的二维梯度向量来表示兴趣点。之后，所述探针放置模块能够通过对 与兴趣点相关联的垂直取向的分布进行建模来确定兴趣点的分布。
[0084] 在步骤206中，所述探针放置模块能够基于与兴趣点相关联的特征来确定期望目 标分布。例如，所述探针放置模块能够基于在多个兴趣点处测得的垂直取向来确定期望目 标分布。更具体地，所述探针放置模块能够将期望目标分布确定为在兴趣点处测得的垂直 取向的分布的逆。类似地，所述探针放置模块能够将在兴趣点处测得的旋转向量和缩放信 息考虑在内W确定目标分布。随后，在步骤208中，所述探针放置模块能够通过从目标分布 进行采样来将探针放置在一个或多个兴趣点上。在说明书中，并且具体参考图11至图18来 讨论实施第二种机制。
[0085] 图4示出了根据一些实施例的包括探针放置模块的计算装置。计算装置400能够包 括处理器402、存储器404、兴趣点检测（IPD)模块406、探针放置模块408 W及接口 410。
[0086] 在一些实施例中，处理器402能够运行指令和用于存储指令和/或数据的一个或多 个存储器装置404。存储器装置404能够为非暂态计算机可读介质，例如动态随机存取存储 器化RAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、闪速存储器、磁盘驱动器、光驱、可编程只读存储器 (ROM)、只读存储器(ROM)或任何其他存储器或存储器的组合。存储器装置404能够用于暂时 存储数据。存储器装置404还能够用于长期数据存储。处理器402和存储器装置404能够由专 用逻辑电路来补充和/或被并入到专用逻辑电路中。
[0087] 在一些实施例中，IPD模块406能够被配置为检测来自输入图像的兴趣点。例如， IPD模块406能够经由接口 410从与iro模块406通信的另一装置(例如相机模块或另一计算 装置)接收图像。随后，IPD模块406能够执行图像处理操作W检测兴趣点。
[0088] 在一些实施例中，兴趣点能够包括图样的边缘、图样的边界（例如，一连串的边 缘）、纹理边界、具有大梯度幅值的像素、与邻近像素具有大强度差的像素、与邻近像素具有 大颜色差的像素、尺度不变特征变换(SIFT)特征点、与邻近像素明显不同的任何像素、或者 它们的任何组合。因此，IPD模块406能够被配置为执行用于确定形成图样的边界的边缘的 集合的边缘检测操作，用于检测具有大梯度幅值的像素的差分操作，用于检测SIFT特征点 的SIFT算子，或者它们的任何组合。
[0089] 在一些实施例中，IPD模块406能够被配置为确定垂直于在兴趣点下面的结构的取 向（在下文中被称为垂直取向）。在一些情况下，垂直取向能够通过确定下面的结构的梯度 取向来确定。例如，能够在兴趣点处确定下面的图样的梯度向量并且能够确定与梯度向量 相关联的取向。在其他情况下，垂直取向能够通过简单计算来确定。例如，能够获取在结构 的边界上的两个点并且能够确定连接两个点的线。垂直于线的取向能够被确定为垂直取 向。在其他情况下，能够基于从其他计算模块(例如计算机辅助设计(CAD)建模模块)接收到 的信息来确定结构的垂直取向。
[0090] 在一些实施例中，探针放置模块408能够被配置为基于图像中的兴趣点来确定探 针的定位。探针放置模块408能够包括目标分布计算(TDC)模块412、特征分布计算(FDC)模 块414W及探针分布匹配模块(PDM)模块416dTDC模块412能够确定要被放置在一个或多个 兴趣点上的探针的目标分布;FDC模块414能够确定图像中的兴趣点的分布;并且PDM模块 416能够确定探针的定位使得探针的分布和探针的目标分布基本上相匹配。如下面所讨论 的，当TDC模块412仅仅处理垂直取向的直方图时，目标分布能够为均匀分布。在其他实施例 中，探针放置模块408可W包括用于执行基本上相似操作的不同模块集合。
[0091] 在一些实施例中，接口410能够被实施在硬件中从而W(例如，光学的、铜和无线 的)各种介质并且W其中的一些可W为非瞬态的许多不同的协议来发送和接收信号。
[0092] 在一些实施例中，模块406、408、412、414、416中的一个或多个能够被实施在使用 存储器404的软件中。软件能够运行在能够运行计算机指令或计算机代码的处理器402上。 处理器402被实施在使用专用集成电路(ASIC)、可编程逻辑阵列（PLA)、数字信号处理器 (DSP)、现场可编程口阵列(FPGA)或任何其他集成电路的硬件中。适合于运行计算机程序的 处理器402通过举例的方式包括通用微处理器和专用微处理器两者、数字信号处理器W及 任何种类的数字计算机的任何一个或多个处理器。一般地，处理器402从只读存储器或随机 存取存储器或两者接收指令和数据。
[0093] 在一些实施例中，所公开的方法步骤能够由运行用于通过对输入数据进行操作 和/或生成输出数据来执行本发明的功能的计算机程序的一个或多个处理器402来执行。所 述模块(例如，模块406、408、412、414、416)中的一个或多个能够被实施在使用451(：(专用集 成电路）、PLA(可编程逻辑阵列）、DSP(数字信号处理器）、FPGA(现场可编程口阵列)或任何 其他集成电路的的硬件中。在一些实施例中，两个或更多个模块406、408、412、414、416能够 被实施在诸如ASIC、PLA、DSP或FPGA的相同的集成电路上，由此形成片上系统。子例程能够 指代实施一个或多个功能的计算机程序和/或处理器/专用电路的部分。
[0094] 模块406、408、412、414、416能够被实施在数字电子电路中或被实施在计算机硬 件、固件、软件中或被实施在它们的组合中。实施方式能够为计算机程序产品，例如有形地 被实现在机器可读存储设备中的用于由数据处理装置(例如，可编程处理器、计算机和/或 多个计算机)运行或者控制数据处理装置(例如，可编程处理器、计算机和/或多个计算机） 的操作的计算机程序。计算机程序能够W包括源代码、经编译的代码、经解释的代码和/或 机器代码的计算机或编程语言的任何形式来编写，并且所述计算机程序能够W任何形式来 部署，包括被部署为独立程序或子例程、元件或适合于用于在计算环境中的其他单元。计算 机程序能够被部署为被运行在一个计算机上或被运行在一个或多个站点处的多个计算机 上。
[0095] 计算装置400能够操作禪合到外部装备，例如工厂自动化或逻辑装备，或者禪合到 通信网络，例如工厂自动化或逻辑网络，w便从所述装备或网络接收指令和/或数据和/或 将指令和/或数据传输到所述装备或网络。适合于实现计算机程序指令和数据的计算机可 读存储设备包括所有形式的易失性存储器和非易失性存储器，通过举例的方式包括半导体 存储器设备，例如DRAM、SRAM、EPROM、EEPROM和闪速存储器设备;磁盘，例如内部硬盘或可移 动盘;磁光盘；W及光盘，例如CD、DVD、皿-DVD和蓝光盘。
[0096] 在一些实施例中，计算装置400能够包括用户装备。用户装备能够与一个或多个无 线接入网络通信并且与有线通信网络通信。用户装备能够为蜂窝电话。用户装备还能够为 提供诸如文档处理、网页浏览、游戏、电子书功能、操作系统和全键盘的服务的智能电话。用 户装备还能够为提供网络接入和由智能电话提供的服务中的大多数的平板电脑。用户装备 使用诸如Symbian 0S、iPhone 0S、RIM's Bladd)e;r;ry、Windows Mobile、Linux、HP WebOS和 Amlroid的操作系统来操作。屏幕可W为用于将数据输入到移动装置的触摸屏，在运种情况 下屏幕能够代替全键盘来使用。用户装备还能够保持全球定位坐标、配置文件信息或其他 定位信息。
[0097] 在一些实施例中，计算装置400能够包括服务器。所述服务器能够使用操作系统 (0S)软件来操作。在一些实施例中，0S软件基于Linux软件内核并且运行服务器中的诸如监 控任务和提供协议找的特定应用。0S软件允许服务器资源单独地针对控制路径和数据路径 而被分配。例如，某些分组加速器卡和分组服务卡专用于执行路由或安全控制功能，而其他 分组加速器卡/分组服务卡专用于处理用户会话流量。在一些实施例中，当网络要求改变 时，硬件资源能够被动态地部署W满足要求。
[00側第一种探针放置机制-使探针的垂直取向均衡
[0099] 在一些实施例中，探针放置模块408能够被配置为对探针进行放置W使在探针定 位处测量的垂直取向均衡。更具体地，探针放置模块408能够被配置为将探针放置在图像中 的一个或多个兴趣点上使得如探针的定位处测量的垂直取向的直方图是大致均匀的。该操 作模式能够允许探针放置模块408改进具有两个自由度的针对对象的模型的准确度。
[0100] 在一些实施例中，垂直取向的直方图能够包括多个取向格。每个取向格能够对应 于预定取向范围。例如，垂直取向的直方图能够包括180个格，在180个格中每个取向格能够 覆盖2度的角度范围。因此，垂直取向的直方图能够指示如在兴趣点处测量的垂直取向的轮 廓。在一些实施例中，垂直取向的直方图能够被表示为连续分布。
[0101] 在一些实施例中，探针放置模块408能够被配置为确定与兴趣点相关联的垂直取 向的直方图。为了运一点，探针放置模块408能够确定与兴趣点中的每个相关联的垂直取 向。例如，探针放置模块408能够从iro模块406模块接收表示在兴趣点中的每个处的垂直取 向的信息。作为另一示例，探针放置模块408能够计算与兴趣点中的每个相关联的垂直取 向。随后，探针放置模块408能够确定在多个兴趣点处测量的垂直取向的直方图。
[0102] 图5示出了根据一些实施例的用于确定针对兴趣点的垂直取向的直方图的过程。
[0103] 在步骤502中，IPD模块406能够确定图像中的兴趣点。在一些实施例中，所述兴趣 点能够包括在图像中描绘的图样的边界。在一些情况下，IPD模块406能够使用边缘检测技 术来识别图样的边界。例如，IPD模块406能够执行边缘检测操作来识别被认为对应于边缘 的边缘点的集合。每个点能够与位置向量和垂直于下面的结构的垂直向量相关联。随后， IPD模块406能够将边缘点连成串W形成图样的连贯边界。边缘检测技术能够包括例如 canny边缘检测技术或霍夫变换技术。边缘检测技术能够使用一个或多个边缘检测算子，包 括例如Sobel算子、Kirsch算子、Prewitt算子、Gabor滤波器、Haar小波滤波器、能够检测图 像中的像素值变化(例如，图像的高频分量)的任何其他滤波器、和/或它们的任何组合。
[0104] 在其他实施例中，所述兴趣点能够包括SIFT特征点。在运样的情况下，IPD模块406 能够执行SIFT操作来识别SIFT特征点。
[0105] 在一些实施例中，所述兴趣点能够被均匀地放置在图样的边界上。例如，任何两个 相邻的兴趣点之间的距离能够是基本上相同的。在运种情况下，人们可W认为每个兴趣点 与边界的相同弧长度相关联。
[0106] -旦至少一个兴趣点可用，则FDC模块414能够从WD模块406接收至少一个兴趣点 的定位。之后，FDC模块414能够对步骤504至508进行迭代W生成在至少一个兴趣点处测量 的垂直取向的直方图。
[0107] 在步骤504中，FDC模块414能够选择至少一个兴趣点中的一个并确定在所选择的 兴趣点处的垂直取向。在一些实施例中，FDC模块414能够从iro模块406接收垂直取向信息。 在其他实施例中，FDC模块414本身能够确定在所选择的兴趣点处的垂直取向。例如，FDC模 块414将梯度算子与兴趣点进行卷积W确定垂直取向。梯度算子能够包括Gabor滤波器、 化ar小波滤波器、可转向滤波器、X方向梯度滤波器[-1，0，1 ]、y方向梯度滤波器[-1，0，1 ]T 和/或它们的任何组合。作为另一示例，FDC模块414通过例如确定在兴趣点下面的结构的梯 度向量或确定将在结构的边界上的两个邻近点接合的线的取向来计算与兴趣点中的每个 相关联的垂直取向。
[010引在步骤506中，FDC模块414能够将在所选择的兴趣点处的垂直取向的贡献添加到 垂直取向的直方图。为了运一点，抑C模块414能够确定直方图中的与在步骤504中确定的垂 直取向相对应的取向格。例如，当垂直取向为相对于X轴的3度时，FDC模块414能够确定垂 直取向与覆盖在相对于X轴的2度与4度之间的取向的取向格#1相关联。随后，FDC模块414能 够将投票添加到与垂直取向相关联的取向格。例如，FD对莫块414能够将取向格的值增加一。 作为另一示例，FDC模块414能够将取向格的值增加权重。所述权重能够取决于与兴趣点相 关联的梯度向量。例如，所述权重能够取决于梯度向量的幅值。
[0109] 在步骤508中，FDC模块414能够确定是否存在FDC模块414还没有考虑用于垂直取 向的直方图的任何兴趣点。如果运样的话，贝化DC模块414能够回到步骤504并对步骤504至 508进行迭代直到所有兴趣点被FDC模块414考虑到。如果FD对莫块414已经考虑所有兴趣点， 则抑C模块414能够输出垂直取向的直方图。
[0110] 图6A至图6H示出了根据一些实施例的用于生成垂直取向的直方图的过程。在该示 出中，每个箭头602的中屯、能够被认为与兴趣点相对应，并且所有兴趣点的集合能够被认为 包括边界102.。如图6A所示，FDC模块414能够确定第一兴趣点602A与覆盖0与I的范围的取 向格相关联。因此，抑对莫块414能够将与取向格相关联的值增加一。如图6B至图細所示，抑C 模块414能够针对边界102上的每个兴趣点602执行该操作并生成垂直取向604的对应直方 图。
[0111] 在一些实施例中，TDC模块412能够被配置为生成探针的目标分布。探针的目标分 布能够指示探针在一个或多个兴趣点上的期望放置。在一些实施例中，目标分布能够包括 多个取向格，其中，每个取向格与一值相关联。在一些情况下，目标分布能够为均匀分布。在 本质上，均匀目标分布指示在指向特定取向的兴趣点上的探针的数目应当与指向另一取向 的兴趣点上的探针的数目相同。运样，探针放置模块408能够使指向不同取向的探针的数目 均衡。
[0112] 在一些情况下，目标分布能够为部分均匀分布。例如，目标分布中的取向格中的一 些能够具有为零的值并且剩余的取向格能够具有相同值。在运样的情况下，在垂直取向604 的直方图中的对应取向格具有为零的值时目标分布的取向格能够具有为零的值。
[0113] 一旦FDC模块414确定垂直取向的直方图并且TDC模块412确定模板分布，贝化DM模 块416能够确定探针的定位使得探针在一个或多个兴趣点上的分布与目标分布相匹配。
[0114] 图7示出了根据一些实施例的用于确定对探针的放置的过程。在步骤702中，PDM模 块416能够使用垂直取向的直方图来确定兴趣点的什么部分在指向特定取向的结构上。例 如，当直方图具有180个取向格时，PDM模块416能够使用所述直方图来确定指向具有2度分 辨率的特定取向的兴趣点的比例。随后，PDM模块416能够基于与兴趣点相对应的直方图格 的值来对兴趣点的弧长度进行缩放。更具体地，PDM模块416能够W与和单个兴趣点相关联 的直方图格的值成反比的方式来调节单个兴趣点的弧长度。
[0115] 例如，参考图3中示出的示例，与沿长边缘106的兴趣点的数目比较，沿短边缘104 的兴趣点的数目能够是小的。因此，直方图中的与短边缘104相对应的格的值能够小于与长 边缘106相对应的格的值。基于此，PDM模块416能够增大沿短边缘104的兴趣点（例如，边界 部分)的弧长度并且减少(或保持不改变)沿长边缘106的兴趣点的弧长度。
[0116] 图8示出了根据一些实施例的对针对边界的兴趣点的弧长度的缩放。由于直方图 指示在垂直边缘上的兴趣点的数目少于在水平边缘上的兴趣点的数目，所WPDM模块416能 够增大在垂直边缘上的兴趣点的弧长度。增大的兴趣点的弧长度能够被认为增大沿垂直边 缘的边界的长度，如由箭头802所示。
[0117] 在步骤704中，PDM模块416能够W均匀的方式将探针放置在经缩放的边界上。图9 示出了根据一些实施例的对探针在经缩放的边界上的均匀放置。由于边界的垂直边缘已经 被缩放，探针104在经缩放的垂直边缘上的均匀放置能够得到在垂直边缘和水平边缘上的 探针104的大致相同的数目。
[0118] 在一些实施例中，PDM模块416能够顺序地将探针均匀地放置在经缩放的边界上。 例如，PDM模块416在初始兴趣点（其可W为任意选择的)处开始并将第一探针放置在初始兴 趣点处。随后，PDM模块416能够将第二探针放置在与第一探针分开预定距离的兴趣点处。该 过程能够被迭代直到PDM模块416已经考虑了全部多个兴趣点。
[0119] 在步骤706中，PDM模块416能够对来自步骤702的缩放操作进行反向，由此还调节 在均匀放置的探针之间的距离。图10示出了根据一些实施例的对探针在经缩放的边界上 的反向缩放。与对边界的反向缩放一起，在两个相邻探针104之间的距离还被对应地缩放。 因此，沿垂直边缘的探针的密度与沿水平边缘的探针的密度相比较变得更高。运样，如由分 布1002所示，PDM模块416能够使在探针定位处测量的垂直取向的直方图均衡。均衡的垂直 取向的直方图1002总体上指示根据探针104导出的方向信息也被均衡。
[0120] 在一些实施例中，PDM模块416能够被配置为在没有实际上W图形方式伸展兴趣点 (例如，边界部分)的弧长度的情况下执行弧长度缩放和反向缩放。例如，PDM模块416能够被 配置为增大或减小在兴趣点周围的潜在坐标系统的分辨率w便有效地对兴趣点的弧长度 进行缩放。
[0121 ] 在一些实施例中，PDM模块416能够通过顺序地对探针进行放置来合并步骤704和 706。例如，PDM模块416能够确定应当将两个探针分开的均匀距离。之后，PDM模块416在初始 兴趣点（其可W为任意选择的）处开始并将第一探针放置在初始兴趣点处。随后，PDM模块 416能够基于垂直取向的直方图来确定与初始兴趣点相关联的弧长度。之后，PDM模块416能 够根据弧长度来对均匀距离进行缩放W确定在第一探针与要被放置为与第一探针相邻的 第二探针之间的经缩放的距离。随后，PDM模块416能够将第二探针放置在与第一探针分开 经缩放的距离的兴趣点处。该过程能够被迭代直到PDM模块416已经考虑了全部多个兴趣 点。运样，PDM模块416能够在不W图形方式对图样的边界进行缩放的情况下执行步骤704和 706。
[0122] 在一些实施例中，FDC模块414能够在步骤702中对兴趣点的弧长度进行缩放之前 执行对垂直取向的直方图的低通滤波操作。可W存在用于在对兴趣点的弧长度进行缩放之 前执行低通滤波操作的若干益处。首先，低通滤波操作能够允许探针放置模块从垂直取向 的直方图移除噪声。
[0123] 第二，低通滤波能够解决除W零的问题。执行弧长度缩放的PDM模块416将常常使 用垂直取向的直方图中的取向格的值作为分母。然而，可W存在具有值为0的一些取向格， 运可W引起除W零的问题。低通滤波操作能够通过有效地消除具有值为零的取向格来解决 该问题。
[0124] 第Ξ，低通滤波操作能够允许探针放置模块在邻近取向格被良好表示时对严重不 足的特定取向进行打折扣。例如，垂直取向的直方图能够指示图样具有在具有89度的垂直 取向的结构上的100个兴趣点、在具有91度的垂直取向的结构上的100个兴趣点，但是具有 在具有90度的垂直取向的结构上的仅仅1个兴趣点。在没有低通滤波的情况下，PDM模块416 将有可能增加在具有90度的垂直取向的兴趣点周围的探针的数目，同时限制在具有89度或 91度的垂直取向的兴趣点周围的探针的数目。用于使垂直取向的直方图均衡的运样的严厉 措施可W在从探针捕获到均衡的信息中是无效的，因为类似的操作能够捕获类似的信息。 换言之，指向89度或91度的垂直取向的探针能够捕获与指向90度的垂直取向的探针基本上 相似的信息。因此，增加指向90度的垂直取向的探针的数目可W在捕获在完整角度范围上 的均衡的信息中是无效的，尤其在探针的总数目受到限制时。
[0125] 低通滤波能够解决该问题，因为通过对垂直取向的直方图进行低通滤波，针对90 度的取向格的值能够利用针对89度和91度的取向格的值来平滑(例如，平均）。因此，低通滤 波操作能够显著增大针对90度的取向格的值。运样，PDM模块416能够辨识在90度的垂直取 向周围的信息由指向89度和91度的探针良好捕获。因此，PDM模块416将不会剧烈地增加指 向90度的探针的数目。
[0126] 在一些实施例中，抑对莫块414能够通过将直方图与核进行卷积来执行低通滤波操 作。在一些情况下，FDC模块414能够被配置为执行圆周卷积。例如，在圆周卷积下，FDC模块 414能够将核包裹在直方图的取向域(例如，0-2JT)的限制周围。用于低通滤波操作的核能够 包括上升的余弦核、余弦方形核或能够使直方图平滑的任何其他圆函数。FDC模块414能够 控制核的宽度来控制要在直方图上执行的平滑的量。例如，核的宽度能够覆盖如/N，其中N 能够为任何整数。
[0127]在一些实施例中，代替如图10中的增大探针沿较短边缘的密度，PDM模块416能够 被配置为将探针初始化在兴趣点上，并且确定与经初始化的探针相关联的权重。例如，当探 针与短边缘相关联(例如，探针被放置在与具有小值的取向格相对应的边缘上)时，PDM模块 416能够增大与探针相关联的权重；当探针与长边缘相关联(例如，探针被放置在与大值的 取向格相对应的边缘上）时，PDM模块416能够减小与探针相关联的权重。随后，权重能够用 于改变用于各种应用(例如对边界的对齐)的探针的贡献。使用该技术，PDM模块416能够减 小（1)增加沿短边缘的探针的密度W及(2)在对齐期间对探针的增加的数目进行匹配所需 要的计算能力。然而，与使用图7中的过程相比较，PDM模块416可W减小探针的分辨率。
[012引第二种探针放置机制-从分布对探针进行采样
[0129] 在一些实施例中，探针放置模块408能够被配置为通过从探针的目标分布对探针 进行采样来将探针放置在一个或多个兴趣点上。探针的目标分布能够包括与和图样相关联 的自由度相对应的随机变量。例如，当允许在两个维度上移动(例如，平移移动)与图样相关 联的对象时，目标分布能够具有两个随机变量:x坐标和y坐标(或者其他等效表示）。作为另 一示例，当与图样相关联的对象被允许进行平移移动和旋转移动时，目标分布能够具有Ξ 个随机变量:χ坐标、y坐标和旋转向量(例如，取向）。作为另一示例，当与图样相关联的对象 被允许进行平移移动、旋转移动和缩放移动(远离或朝向成像装置的移动)时，目标分布能 够包括四个随机变量:X坐标、y坐标、旋转和缩放。
[0130] 在一些实施例中，探针放置模块408能够将目标分布表示为非参数分布。例如，探 针放置模块408能够将每个随机变量的域量化成多个格，并且仅仅对落入对应的格中的兴 趣点的数目进行计数。在其他实施例中，探针放置模块408能够将目标分布表示为参数分 布。
[0131] 在一些实施例中，探针放置模块408能够使用TDC模块412来确定目标分布。TDC模 块412能够被配置为基于与兴趣点相关联的特征来确定探针的目标分布。例如，TDC模块412 能够基于例如兴趣点的坐标、与兴趣点相关联的垂直取向、兴趣点的旋转或兴趣点的缩放 中的一个或多个来确定目标分布。
[0132] 在一些实施例中，TD对莫块412被配置为确定目标分布使得从目标分布采样的垂直 取向的分布被基本上均衡。例如，假定感兴趣的图样为水平矩形，如图1所示。运样的图样可 W与具有如图11A所示的梯度向量分布的模型相关联。如图11A所示，与具有大的X方向分量 的边缘相比较，存在具有大的y方向分量的相当多的边缘。因此，针对图1中的图样的目标分 布应当使得从目标分布提取的探针将具有如图11B所示的均衡的梯度分布。
[0133] 在一些实施例中，TDC模块412被配置为确定目标分布使得目标分布具有与兴趣 点的分布相似的支撑物。运是重要的，因为在运些实施例中，探针放置模块408被配置为通 过从现存的兴趣点的集合进行重采样（例如，重要采样)来对探针进行采样。为了运一点， TD对莫块412被配置为使用针对兴趣点分布和目标分布的混合模型，如下面所讨论的。
[0134] 在一些实施例中，TDC模块412将目标分布提供给PDM模块414,并且PDM模块414被 配置为从目标分布提取样本W确定探针的定位。
[0135] 在一些实施例中，PDM模块414能够使用重要的采样技术来从目标分布提取样本。 在其他实施例中，PDM模块414能够被配置为确定图样的边界，并且生成沿图样的边界的探 针样本。该技术能够在从目标分布提取仅仅少量探针时有用。该技术具有通过采样生成的 探针的集合可W不受在重采样过程中的随机波动影响并且能够保证探针被分散在图样的 边界的完整几何范围上的优点。
[0側目标分布计算
[0137]当图样具有两个自由度(例如，平移移动）时，TDC模块412能够确定满足W下关系 的加权函数f(x，y):
[0142] 其中，i指示第i个兴趣点。该优化例程的目的在于识别等于（1)在兴趣点处测量的 梯度向量的X分量的加权和W及(2)在兴趣点处测量的梯度向量的y分量的加权和的函数f (x，y)。在一些情况下，TDC模块412能够使仅仅梯度向量的幅值均衡。因此，XI能够指代在第 i个兴趣点处测量的梯度向量的X分量的绝对值;并且yi能够指代在第i个兴趣点处测量的 梯度向量的y分量的绝对值。
[0143] 一旦了0巧莫块412确定了加权函数^义，7)，了0(：模块412能够将加权函数^义，7)提 供给PDM模块416。在一些实施例中，加权函数可W采取PDM模块416能够使用其W将探针放 置在一个或多个兴趣点上的概率分布的形式。由于PDM模块416在运种情况下使用加权函数 f(x，y)作为从其对探针进行采样的概率分布，所W其必须被约束为非负的并且能够至少针 对一些梯度分量(x，y)为正的。对于运样的实施例，术语"目标分布"将用于指代运里标示为 f(x，y)的概率分布。
[0144] 在一些实施例中，加权函数用于通过一些其他手段选择的探针的现有集合进行加 权，从而W运样的方式影响其相对重要性W使下式最小化：
[0149] 当图样具有Ξ个自由度(例如，平移移动和旋转移动）时，TDC模块412能够将与旋 转移动相对应的旋转变量Θ并入到目标分布中。TD对莫块412能够定义相对于原点的旋转变 量白。
[0150] 在一些实施例中，原点能够为多个兴趣点的质屯、。在一些实施例中，原点能够为旋 转的中屯、。旋转的中屯、能够为围绕其旋转的力矩被最小化的点。旋转的中屯、与唯一全局最 小值相对应，并且与基向量(例如，坐标系统）的选择无关。因此，旋转的中屯、为多个兴趣点 固有的几何量。旋转的中屯、能够被计算如下：
[0151]
[0152] 其中，P为相对于参考点（其可W是任意的）的参考向量，U为在特定兴趣点处的单 位法向量，并且X为叉积矩阵。图11示出了根据一些实施例的参考向量P与单位法向量U之间 的关系。在正交基中，
出于计算的目的，在具有正交基的坐标系统中的旋转 的中屯、能够被计算如下：
[0153]
[0154] 其中，下标X和y指代对应向量的X分量和y分量。
[0155] -旦确定了原点，则TDC模块412能够使用第i个兴趣点的位置向量VI(其为从原点 到第i个兴趣点的中屯、的向量)和在第i个兴趣点的中屯、处的旋转单位向量来确定旋转 变量Θ。图12示出了根据一些实施例的位置向量VI与单位旋转向量之间的关系。
[0156] 在一些实施例中，旋转变量θι能够与位置向量VI的范数无关。与位置向量VI的范数 无关的旋转变量θι能够提供将不基于位置向量θι的范数来区分探针定位的目标分布。例如， TD对莫块412能够将针对第i个兴趣点的旋转变量θι定义如下：
[0157]
[0158] 旋转变量Θi的该表示可W对W大角度步长ω对形状粗略地进行对齐有用。
[0159] 在一些实施例中，旋转变量θι能够将位置向量VI的范数考虑在内。由于
所WTDC模块412能够强调进一步远离原点的兴趣点的贡献W便增大角度精 度。例如，TDC模块412能够将针对第i个兴趣点的旋转变量0i定义如下：
[0162] 取决于位置向量VI的范数的旋转变量θι能够提供将偏好将探针放置在进一步远 离原点的定位处的目标分布。运样，目标分布能够使得更多探针在进一步远离原点的兴趣 点中被采样。
[0163] 在一些实施例中，TDC模块412能够基于图样的形状来确定针对旋转变量θι的表 示。例如，TD对莫块412能够确定图样包括杠杆臂。在运种情况下，TDC模块412能够在确定表 示中的哪个要用于旋转变量Θ时将杠杆臂考虑在内。作为另一示例，TD对莫块412能够确定图 样包括同屯、圆或者另一螺母内部的螺母。在运种情况下，TDC模块412能够在确定表示中的 哪个要用于旋转变量Θ时将同屯、圆或另一螺母内部的螺母考虑在内。
[0164] -旦TDC模块412确定针对旋转变量的表示，贝化DC模块412能够使用确定的表示来 表示兴趣点中的每个。随后，TD对莫块412能够被配置为通过找到满足W下关系的加权函数f (X，y，Θ)基于兴趣点的表示来确定目标分布；
[01 化]
[0166]具有W下约束：
[0169] 其中，i指示第i个兴趣点。
[0170] -旦TDC模块412确定目标分布f (X，y，Θ)，则TDC模块412能够将目标分布f (X，y，Θ) 提供给PDM模块416。随后，PDM模块416能够使用目标分布f(x，y，0)作为对图样上的探针进 行采样的概率分布。
[0171] 为了促进W上优化过程，探针放置模块408能够假设针对目标分布f(x，y，0)的函 数形式。
[0172] 在一些实施例中，探针放置模块408能够假设目标分布f(x，y，0)具有线性形式。尽 管线性函数能够变成负的，但是约束/'(斬，扔，與）S 0,辦能够迫使目标分布在所有兴 趣点处为正的。当目标分布f(x，y，0)具有线性形式时，用于找到目标分布的优化例程可W 是简单的。然而，因为线性函数的空间受到限制，所W难W找到满足所有约束的线性函数。
[0173] 在一些实施例中，探针放置模块408能够假设目标分布f(x，y，0)具有非线性形式。 当目标分布f(x，y，0)具有非线性形式时，用于找到目标分布的优化例程可W是复杂的。然 而，因为非线性函数的空间是宽的，所W可W更容易地找到满足所有约束的非线性函数。
[0174] 在一些实施例中，TDC模块412能够将目标分布f(x，y，0)设置为兴趣点分布ρρ(χ, y，e I参数）的逆。在运种情况下，TDC模块412能够从FDC模块414接收兴趣点分布化(X，y，Θ) 并且通过计算逆：
间接地确定目标分布^^，7,9)。当目标分布^义，7， 9)定义为兴趣点分布化(x，y，e)的逆时，目标分布f(x，y，0)将使更多探针在具有与兴趣点 的剩余相比较相对不相似的兴趣点的定位处被采样。
[0175] FDC模块414能够将兴趣点分布化(X，y，Θ)建模为混合模型。在一些实施例中，混合 模型能够包括高斯混合模型(GMM):
[0176]
[0177] GMM具有四个参数:高斯分布的数目N、第k个高斯分布的权重ak、第k个高斯分布的 均值向量W及第k个高斯分布的协方差矩阵焉。在其他实施例中，混合模型能够包括Ξ 角形分布的混合。Ξ角形分布的混合能够计算起来更快并且能够提供与提供兴趣点的软分 组相似的期望性质。
[0178] 在一些实施例中，抑对莫块414能够通过对兴趣点进行聚类并确定最好地拟合兴趣 点的集群的数目来估计针对GMM的高斯分布的数目Ν。例如，FDC模块414能够执行对兴趣点 的k均值聚类操作来估计高斯分布的数目Ν。
[0179] 剩余的参数集{而，駭满能够通过使给定兴趣点的参数的似然度最 大化来确定。在一些实施例中，FDC模块414能够使用期望最大技术来使给定兴趣点的参数 的似然度最大化。为了执行期望最大，FDC模块414能够使用来自聚类步骤的结果来初始化 参数集{解,龄<.於。
[0180] 如W上所讨论的，TDC模块412能够通过仅仅对兴趣点分布pp(x，y，0)求逆来确定 目标分布f(x，y，e)然而，该目标分布f(x，y，0)可W使探针中的大多数被放置在具有最不常 见的垂直取向的边缘上。例如，当图样能够进行仅仅2D平移移动并且图样具有含有圆形拐 角的矩形边界时，该目标分布f(x，y可W使PDM模块416对在拐角定位周围对大多数进行采 样。
[0181] 为了解决运样的问题，在一些实施例中，TD对莫块412能够对兴趣点分布化(x，y，0) 进行变换并且对经变换的兴趣点分布专巧求逆W确定目标分布f (X，y，Θ)。在前面描 述的"第一种探针放置机制"中，该变换采取将平滑核应用到化(x，y，e)的形式。
[0182] 在一些情况下，TDC模块412能够通过W除了执行逆之外的方式对兴趣点分布进行 变换来确定目标分布。一个运样的实施例通过找到满足某些条件的新权重Qk来对兴趣点分 布砖(龙;\於尉.輛-，装1,、游）进行变换。在估计参数集棘，'耗^馬}时，TDC模块 412有效执行对兴趣点的软分组（例如，软分组成高斯分布）。现在TDC模块412具有那些分 组，TDC模块412能够被配置为找到新权重巧W单独地对每组(例如，每个高斯分布)进行重 新加权。
[0183] 例如，TDC模块412能够表牙
生该表示中，TDC模块412能够被配置为找到 使W下关系最小化的权重
[0187]使用拉格朗日乘子，TD对莫块412能够将该问题精简为W下线性方程组：
[0191] TD对莫块412能够相对于1暮对线性方程组进行求解，但是TD对莫块412受制于额外约 束。W上线性方程组不会阻止经变换的权重巧变成负的，或者阻止大权重靖被分配给根据 小群体的兴趣点(例如，兴趣点分布Pp(x，y，e)中的其原始权重Ok是小的)估计的高斯。TD对莫 块412能够W编程方式来应用运些约束。
[0192] 而且，TD对莫块412被配置为通过要求经变换的权重礙;大于预定义值来施加在相邻 探针之间的最小探针距离：
[0193]
[0194] 其中，Qk是兴趣点分布化(x，y，0)中的第k个高斯分布的权重;化dges是用于估计兴 趣点分布化(x，y，e)中的权重化的兴趣点的数目；Nprobes是探针的目标数目（例如，64);并且 cUx是在探针之间的W兴趣点或任何预定单位为单位的最大允许距离。W上方程能够被重 组如下：
[0195]
[0196] 该新关系说明边缘的数目与针对混合分量k的探针的数目的比率由cUx个单位和1 个单位界定。因此，集群k中的相邻探针能够被放置为分开得不比cUx个单位更远并且不比1 个单位更接近。
[0197] 当线性方程组产生具有违反约束的至少一个权重ak的结果时，TDC模块412能够 在边界情况的所有可能组合上进行迭代，计算最佳剩余权重并且选择受约束的最小值。
[0198] 例如，TDC模块412能够确定针对线性方程的边界条件的所有可能集合（例如，
，每个边界的集合可W包括针对经变 换的权重巧?的子集的边界条件。随后，针对边界条件的每个集合，TDC模块412能够将权重 巧的子集的值固定为对应边界条件的值，并且对针对没有边界条件的剩余自由权重礙的 线性方程组进行求解。运样，TDC模块412能够通过在边界条件的所有可能集合下的解之中 选择具有最小分数的解来确定对给定约束的线性方程组的全局解。
[0199] 在一些情况下，当GMM中的高斯分布的数目大于兴趣点所处的维度的数目时，GMM 中的参数中的一些可W是线性相关的。例如，高斯分布的均值向量可W在高斯分布的数目 大于其中兴趣点所处的维度的数目时变得线性相关。
[0200] 为了解决运个问题，TD对莫块412能够被配置为例如使用Ti化onov正则化来对针对 GMM的参数进行正则化。为了运一点，TDC模块412能够重新用公式表示优化问题W使W下关 系最小化：
[0201]
[0202] 新拉格朗日乘子想要量化受制于均值向量的(x，y，0)分量被均衡并且经变换的权 重的和为1的约束的兴趣点分布化(X，y，9)与目标分布巧(片沪巧之间的经变换的权重礙的 变化。
[0203] TDC模块412能够直接找到满足上述拉格朗日关系的权重。然而，如之前所述，该关 系不能阻止权重^巧'变成负的，或者阻止大权重巧分配给根据小群体的兴趣点（例如，兴 趣点分布Pp(x，y，e)中的其原始权重Qk是小的)估计的高斯。TDC模块412能够W编程方式施 加运些约束，如W上所说明的。运在数学上是有效的，因为W上拉格朗日关系是的二次， 因此如果权重驚之一是负的，则最优值应当处在边界条件中的一个(或多个)上。
[0204] 总之，为了基于兴趣点分布化(x，y，0)的参数来识别针对目标分布於沒)的 参数，TD对莫块412能够使用W下流程：
[0205] 1、定乂
[0206] 2、如果N<=NDim，其中，NDim为潜在数据的维度，则使用W下方程来求解化，化=1··· N}:
[0207]
[0208] 如果该系统是奇异的，则TD对莫块412能够使用正则化来对该系统进行求解。例如， 如果TDC模块412尝试对矩阵方程Μ ^襄'进行求解但是1是奇异的，则TDC模块412能够代 替地对狂巧.、…kijA F襄进行求解。运样，TDC模块412能够使解向量的L2范数的和最小 化，运继而能够阻止解具有正的和负的化(合计为一）。
[0209] 3、如果N〉NDim，则使用W下方程来求解Qk，化=1…N}:
[0210]
[0211] 4、针对W下约束核查步骤2或步骤3的解：
[0212]
[0213] 5、如果解落在权重爲；:的有效范围之外，则针对边界条件(例如，约束）的所有可能 集合，使用步骤2或3的修改版本来找到针对非约束的?霉的解向量。在整个捜索中，TD对莫块 41巧長够
[0214]
的最小值。如果前一关系大于零，则TDC模块412能够使用前一关系来选择针对绞^的解向 量。如果前一关系不大于零，则TD对莫块412能够使用后一关系来选择针对强；的解向量。
[0215] 从目标分布对探针进行采样
[0216] -旦TDC模块412确定了经变换的兴趣点分布?节;袜,於@)，则TDC模块412能够将经 变换的兴趣点分布馬权，>'，6)(或者经变换的兴趣点分布的逆)提供给PDM模块416。随后， PDM模块416能够从经变换的兴趣点分布(斯於的逆进行采样W确定图像中的一个或 多个兴趣点的定位。
[0217] 直观地所，TD对莫块412被配置为选择经变换的兴趣点分布與(-V，沪巧使得x、y和Θ相 对于经变换的兴趣点分布资仅y，0)的期望值尽可能相似：
[021 引
[0219]重要的采样允许PDM模块416通过将另一不同分布提取的样本与样本具有相似支 持的条件进行加权来从目标分布提取样本，换言之：
[0220]
[0221] 其中，Sprobes是探针的集合并且Sip是兴趣点的集合。因此，PDM模块416能够使用该 关系来通过下式对从兴趣点分布，馬? 3…提取的样本进行加权：
[0222]
[0223] 因此，当PDM模块416通过将探针放置在沿图样的边界的每个兴趣点处来提取探针 时，PDM模块416则能够通过W上比聋
来对探针进行加权。在一 些实施例中，PDM模块416能够通过（1)将相邻探针分隔开一距离，所述距离为沿图样边界的 W上比率的逆W及(2)对探针的期望数目和初始边缘的数目进行补偿来实现相似效果。
[0224] 因此，在一些实施例中，从经变换的兴趣点分布稼托、义巧，:龄，焉},& === i…W} 的逆进行采样能够等效于要求相邻探针被分隔开W下量：
[0225]
[0。6]其中，Nedges指示用于确定针对兴趣点分布巧)(义'，於則粗(，美:恭}.，表-1…的参 数的兴趣点的数目，并且NpTDbes指示探针的目标数目。运样，能够增大沿不足的兴趣点的探 针的密度。
[0227] 为了要求相邻探针被分隔开如此，PDM模块416能够顺序地将探针放置在一个或多 个兴趣点上。例如，PDM模块416在初始兴趣点（其可W为任意选择的）处开始并将第一探针 放置在初始兴趣点处。之后，PDM模块416能够使用W上的关系来确定第一探针与要被放置 为与第一探针相邻的第二探针之间的距离。随后，PDM模块416能够将第二探针放置在与第 一探针分开预定距离的兴趣点处。该过程能够被迭代直到PDM模块416已经考虑了在确定兴 趣点分布巧心,>'，巧(沒& .>豁，哀?冰義i…时使用的全部多个兴趣点。
[0228] 要求相邻探针被分隔开特定量能够被解释为修改(例如，伸展)相邻兴趣点的弧长 度。如前面所描述的，兴趣点能够被认为是被放置在兴趣点的中屯、处的初始化的探针的表 述。因此，要求相邻探针被分隔开特定量能够被解释为相邻兴趣点的中屯、之间的弧长度。因 此，（参考图5至图10示出的）用于放置探针的第一种机制和（参考图11至图12示出的）用于 放置探针的第二种机制具有相似的结果。
[0229] 尽管本文中的讨论的大部分集中在其中概率空间由包括X方向分量、y方向分量和 旋转向量的混合模型跨度的概率空间的情况，但是所公开的技术能够被扩展为增加由混合 模型跨度的概率空间的维度。例如，探针放置模块408能够被配置为使在四维空间中的信息
匀衡，其中，Φ表示尺度。尽管优化步骤可W更为复杂一点，但是探针放置模块 408能够采用如在Ξ维空间情形中采用的相同的技术。例如，探针放置模块408能够被配置 为使下式最小化：
[0230]
[0233] 使用拉格朗日乘子来精简为线性方程组(如之前所述）。探针放置模块408能够被 配置为确保权重齊:不变成负的或者使得探针被高度聚集在少数边缘定位上。为了运一点， 如在Ξ维空间情形中的，探针放置模块408能够被配置为W编程方式来施加边界约束。
[0234] 如在Ξ维空间情形中的，探针放置模块408能够在均值向量集合不是线性无关时 并且在混合模型中的分量的数目（N)超过维度的数目（现在为4)时施加 Ti化onov正则化： [n?wi
[0236]图13概述了根据一些实施例的对图样的一个或多个兴趣点上的探针进行采样的 过程。在图13中，探针放置模块40則尋目标分布表示为参数分布。然而，本领域技术人员能够 将图13的过程修改为适应其中探针放置模块40則尋目标分布表示为非参数分布的情况。
[0237]在步骤1302中，IPD模块406能够确定图像中的兴趣点。在一些情况下，IPD模块406 能够使用边缘检测技术来识别兴趣点。边缘检测技术能够包括例如canny边缘检测技术或 霍夫变换技术。边缘检测技术能够使用一个或多个边缘检测算子，包括例如Sobel算子、 Kirsch算子、Prewitt算子、Gabor滤波器、Haar小波滤波器、能够检测图像中的像素值变化 (例如，图像的高频分量)的任何其他滤波器、和/或它们的任何组合。
[023引在一些实施例中，IPD模块406能够将兴趣点的定位信息提供给FDC模块414 JDC模 块414能够使用表示与兴趣点相关联的自由度的变量来表示每个兴趣点。例如，当已知兴趣 点在两个维度上移动时，兴趣点能够被表示为对应于兴趣点的(x，y)梯度分量的二维向量。 作为另一示例，当已知兴趣点在Ξ个维度上移动时，兴趣点能够被表示为对应于兴趣点的 (x，y)梯度分量和兴趣点的旋转取向（或其函数)的Ξ维向量。
[0239] 在步骤1304中，抑C模块414能够被配置为对兴趣点进行聚类。例如，抑C模块414能 够通过对在它们的表示中在欧式距离上彼此接近的兴趣点进行聚类来对兴趣点进行聚类。 在一些实施例中，FD对莫块414能够使用k均值聚类技术、均值漂移聚类技术、"使用层次的均 衡迭代减少和聚类"（BIRCH)聚类技术或者能够将具有相似特性的兴趣点进行分组的任何 其他适当的聚类技术。
[0240] 在步骤1306中，抑C模块414能够基于来自步骤1304的集群来确定兴趣点分布。例如， 阳C模块414能够被配置为使用高斯混合模型来表示兴趣点分布。在运种情况下，即C模块414能 够被配置为使用来自聚类步骤的集群的数目来确定针对高斯混合的高斯分布的数目。而且， FDC模块414能够被配置为执行期望最大操作来确定针对高斯混合模型的参数集的最大似 然估计。运样，抑C模块414能够确定兴趣点分布货秘& .<獻，馬1.&-- 1…抑C模块 ? 4Η将兴趣点分布抑{:r,>，，谷秘k ,Ρα- 1 .,'Α?)提供给TDC模块4!2。
[0241] 在步骤1308中，TDC模块412能够根据兴趣点分布辦拓》'，巧{解，私怎Μ ^ 3.…災） 来确定经变换的兴趣点分布薛(义'，文'.> 资|{瀉- 1…兴')。为了运一点，TDC模 块412能够执行如W上讨论的约束的优化来重新计算针对经变换的兴趣点分布的经变换的 权重藏。在一些情况下，Τ D C模块4 1 2能够通过对经变换的兴趣点分布 巧:沁>f,則{巧，1…的进行求逆来计算目标探针分布。随后，TDC模块412能够 将经变换的兴趣点分布(或者经变换的兴趣点分布的逆)提供给PDM模块416。
[0242] 在步骤1310中，PDM模块416被配置为对目标分布（例如，经变换的兴趣点分布的 逆)进行采样W确定探针在一个或多个兴趣点上的定位。在一些情况下，PDM模块416能够使 用W下关系来确定在两个相邻探针之间的间隔：
[0243]
[0244] PDM模块416能够使用W上关系来确定或修改在所有相邻兴趣点的中屯、之间（或者 在相邻兴趣点的子集的中屯、之间）的距离。
[0245] 图14A示出了根据一些实施例的使用图13中示出的过程对探针在矩形上的放置。 假设矩形具有两个自由度(例如，假设矩形仅仅进行平移移动）。在运种情况下，与沿矩形的 长边缘相比较，PDM模块416增大沿矩形的短边缘的探针的密度。该结果类似于使垂直取向 的直方图均衡的结果，如参考图5至图10所讨论的。
[0246] 图14B示出了根据一些实施例的使用图13中示出的过程的对探针在具有杠杆臂的 圆形对象上的放置。假设图样具有两个自由度(例如，假设图样仅仅进行平移移动）。在运种 情况下，PDM模块416通过稍微增加更多的圆形上的y方向探针来补偿针对杠杆臂上的额外X 方向探针。
[0247] 图15A示出了根据一些实施例的使用图13中示出的过程对探针在矩形上的放置。 假设矩形具有=个自由度（例如，假设矩形进行平移移动和旋转移动）并且旋转向量由
给出。在运种情况下，与矩形的长边缘相比较，PDM模块416增大沿矩形的 短边缘的密度，如图14A中。然而，PDM模块416还修改探针沿长边缘的距离，增加了进一步远 离矩形的原点（例如，矩形的质屯、）的探针的数目。运是因为旋转变量Θ取决于矩形的原点与 探针之间的距离。
[0248] 图15B示出了根据一些实施例的使用图13中示出的过程的对探针在具有杠杆臂的 圆形对象上的放置。假设图样具有Ξ个自由度(例如，假设图样具有平移移动和旋转移动）。 在运种情况下，PDM模块416增大沿杠杆的探针的密度，因为旋转变量Θ与矩形的原点与探针 之间的距离相关。然而，PDM模块416减小放置在圆形边界周围的探针的数目。具体地，PDM模 块416减小沿接近水平轴的边界的探针的数目。在运种情况下，杠杆臂边缘包括全部旋转自 由度对齐信息并且因此被给出更多的探针。运些探针还对在X方向上进行对齐有用但是完 全缺乏y方向信息。因此，PDM模块416将更多探针添加到圆形的顶部和底部而非圆形的左边 和右边W将y方向信息引入到模型。
[0249] 图16A至图16B示出了根据一些实施例的使用图13中示出的过程对探针在具有孔 的图样上的放置。当边界完全在另一边界内部(例如，同屯、圆或另一螺母内部的螺母)时，探 针放置模块408能够控制边界中的一个是否应当被给予用于放置探针的更多优选项，并且 如果是的话，边界中的哪个应当被给予更多优选项。在一些实施例中，探针放置模块408能 够将运样的优选项编码在旋转变量Θ中。
[0250] 图17A至图17B示出了根据一些实施例的旋转变量Θ的表示如何改变探针放置。图 17A对应于当旋转变量Θ与位置向量的范蠻
无关时的探针放置；图17B 对应于当旋转变量Θ与位置向量的范数II V 1 II如下相关时的探针放置：
庚W线性方式将半径并入W对能够被认为是角动量的量进行建模； 并且图17C对应于当旋转变量Θ与位置向量的范数i!於非如下相关时的探针放置： '
其使用平方来形成类似于惯性角动量的量。取决于应用，运些公式中 的一个能够是更优选的。按半径项的顺序的增大倾向于推动其角度分量对图样的最外面的 区域而言是最高的探针。运在仔细挑选要在捜索图像的图样时施加探针的间距时具有影 响。其还对角度对齐准确度具有影响。
[0251] 图18A至图18B示出了根据一些实施例的使用图13中示出的过程对探针在具有细 长臂的图样上的放置。在图18A中，探针放置模块408假设图样具有Ξ个自由度(例如，假设 图样进行平移移动和旋转移动）；在图18B中，探针放置模块408假设图样具有四个自由度 (例如，假设图样进行平移移动、旋转移动和朝向/远离成像装置的移动）。
[0252] 运些附图示出了感兴趣的情况，因为兴趣点分布中的四个高斯分布具有相关的均值向
量： 在运种情况下，未正则化的优化能够提供运样的解， 3 其中，权重能够具有大值（例如，％滋十如巧治，％送…輪请技，保2送牛沁嘴e %媒…沁'沒公山 但是能够总计达一。为了解决运样的奇异性，TD对莫块412能够对优化问题进行正则化。
[0253] 探针放置模块408能够在各种应用中使用。例如，探针放置模块408能够在对诸如 电子装置的图样进行对齐和检查中有用。而且，探针放置模块408能够在机器人引导中有 用。例如，当机器人被配置为捡起长而细的电池时，探针放置模块408能够被配置为对探针 进行放置W改进表示细电池的模型的准确度。
[0254] 要理解，所公开的主题不限于其对结构的细节和对在下面的描述中阐述的或在附 图中示出的部件的布置的应用。所公开的主题能够为其他实施例并且能够W各种方式来实 践和实现。而且，要理解，本文中采用的名词和术语仅仅出于描述的目的并且不应当被视为 限制。
[0255] 因此，本领域技术人员将认识到，本公开基于的构思可W容易地利用作为用于设 计用于实现所公开的主题的若干目的的其他结构、方法和装置的基础。因此，重要的是，权 利要求书被认为包括运样的等效结构，只要它们不脱离所公开的主题的精神和范围。例如， 所公开的实施例中的一些设及一个或多个变量。该关系可W使用数学方程式来表达。然而， 本领域技术人员还可W通过变换所公开的数学方程式使用不同的数学方程式来表达一个 或多个变量之间的相同的关系。重要的是，权利要求书被认为包括一个或多个变量之间的 运样的等效关系。
[0256] 尽管已经在前面的示范性实施例中描述并说明了所公开的主题，但是应理解本公 开内容已经仅仅通过举例的方式来进行，并且可W在不脱离所公开的主题的精神和范围的 情况下进行对所公开的主题的实施方式的细节的许多改变。
【主权项】
1. 一种机器视觉系统，包括： 处理器，其被配置为运行在存储器中存储的计算机程序，所述计算机程序被配置为： 使用兴趣点检测模块来确定来自图像的多个兴趣点； 通过在所述存储器中存储的与所述兴趣点检测模块通信的特征分布计算(FDC)模块确 定所述多个兴趣点的兴趣点分布； 使用目标分布计算(TDC)模块来确定多个探针的目标分布，其中，所述目标分布指示所 述探针在所述兴趣点中的一个或多个上的期望放置;并且 通过与所述TDC模块和所述roc模块通信的探针分布匹配(PDM)模块至少部分基于所述 兴趣点分布来确定所述多个探针在所述兴趣点中的一个或多个上的放置以将所述多个探 针的分布与所述目标分布相匹配。2. 根据权利要求1所述的机器视觉系统，其中，所述处理器还被配置为： 确定在所述多个兴趣点处的取向，并且 确定指示具有特定取向的兴趣点的数目的取向的直方图。3. 根据权利要求2所述的机器视觉系统，其中，所述处理器还被配置为使用平滑函数来 使所述取向的直方图平滑。4. 根据权利要求3所述的机器视觉系统，其中，所述平滑函数包括取向域中的圆形核。5. 根据权利要求4所述的机器视觉系统，其中，所述圆形核包括余弦函数。6. 根据权利要求1所述的机器视觉系统，其中，所述处理器还被配置为找到所有维度上 同样均衡的多个探针。7. 根据权利要求1所述的机器视觉系统，其中，所述兴趣点与通过所述多个探针建模的 图样的边界相关联，其中，所述兴趣点与沿所述边界的弧相关联，并且其中，所述处理器还 被配置为： 将第一探针放置在第一兴趣点处； 基于与所述第一兴趣点具有基本上相似的取向的兴趣点的数目来调节所述第一兴趣 点的弧的长度;并且 基于所调节的所述第一兴趣点的弧的长度来将第二探针放置在第二兴趣点处。8. 根据权利要求1所述的机器视觉系统，其中，所述处理器还被配置为将所述多个兴趣 点的所述取向的所述分布适合包括混合模型的概率分布的混合。9. 根据权利要求8所述的机器视觉系统，其中，所述处理器还被配置为通过将所述多个 兴趣点聚类到至少一个集群中来确定所述兴趣点分布的混合模型的成分的数目。10. 根据权利要求8所述的机器视觉系统，其中，所述处理器还被配置为调节所述兴趣 点分布混合模型的权重来确定具有其力矩中的至少一个在考虑的维度中的每个上大致相 等的性质的所述目标分布。11. 根据权利要求1所述的机器视觉系统，其中，所述处理器还被配置为将所述目标分 布用于兴趣点取向分布比率以对所述兴趣点进行重采样并产生所述多个探针。12. 根据权利要求1所述的机器视觉系统，其中，所述兴趣点分布和所述目标分布包括 在预定集合的维度上的分布，其中，所述预定集合的维度包括欧几里得维度或圆柱形维度。13. -种方法，包括： 通过机器视觉系统中的兴趣点检测模块确定来自图像的多个兴趣点； 通过耦合到所述机器视觉系统中的所述兴趣点检测模块的特征分布计算(FDC)模块确 定所述多个兴趣点的兴趣点分布； 使用目标分布计算(TDC)模块来确定多个探针的目标分布，其中，所述目标分布指示所 述探针在所述兴趣点中的一个或多个上的期望放置;并且 通过耦合到所述TDC模块和所述roc模块的探针分布匹配(PDM)模块至少部分基于所述 兴趣点分布来确定所述多个探针在所述兴趣点中的一个或多个上的放置以将所述多个探 针的分布与所述目标分布相匹配。14. 根据权利要求13所述的方法，其中，确定所述兴趣点分布包括： 确定在所述多个兴趣点处的取向，并且 确定指示具有特定取向的兴趣点的数目的取向的直方图。15. 根据权利要求14所述的方法，还包括使用平滑函数来使所述取向的直方图平滑。16. 根据权利要求13所述的方法，还包括识别在所有考虑的维度上同样均衡的多个探 针。17. 根据权利要求13所述的方法，其中，所述兴趣点与通过所述多个探针建模的图样的 边界相关联，其中，所述兴趣点与沿所述边界的弧相关联，并且其中，至少部分基于所述兴 趣点分布来确定对所述多个探针的放置包括： 将第一探针放置在第一兴趣点处； 基于与所述第一兴趣点具有基本上相似的取向的兴趣点的数目来调节所述第一兴趣 点的弧的长度;并且 基于所调节的所述第一兴趣点的弧的长度来将第二探针放置在第二兴趣点处。18. 根据权利要求13所述的方法，其中，确定所述兴趣点分布包括将所述多个兴趣点适 合包括混合模型的概率分布，其中，所述概率分布至少指示在所述多个兴趣点处测得的取 向的分布。19. 根据权利要求13所述的方法，还包括通过将所述多个兴趣点聚类到至少一个集群 中来确定所述兴趣点分布的所述混合模型的成分的数目。20. -种非暂时计算机可读介质，其具有与兴趣点检测模块、特征分布计算(FDC)、目标 分布计算(TDC)模块以及探针分布匹配(PDM)模块相关联的可执行指令，所述模块能操作用 于使机器视觉系统： 确定来自图像的多个兴趣点； 确定所述多个兴趣点的兴趣点分布； 确定多个探针的目标分布，其中，所述目标分布指示所述探针在所述兴趣点中的一个 或多个上的期望放置;并且 至少部分基于所述兴趣点分布来确定所述多个探针在所述兴趣点中的一个或多个上 的放置以将所述多个探针的分布与所述目标分布相匹配。
【文档编号】G06T7/00GK105825497SQ201610049283
【公开日】2016年8月3日
【申请日】2016年1月25日
【发明人】西蒙·巴克, 大卫·J·迈克尔, 威廉·M·西尔弗
【申请人】康耐视公司