一种基于灰度相关的快速图像匹配算法

颜色校正算法一、引言颜色校正算法是计算机图形学中的一个重要技术，旨在修正由于光照、摄像设备、显示器等因素引起的颜色偏差。

在计算机图像处理和计算机视觉领域，颜色校正算法被广泛应用于图像增强、图像重建、色彩匹配等方面。

本文将介绍几种常见的颜色校正算法及其原理。

二、直方图均衡化直方图均衡化是一种简单而有效的颜色校正算法。

它通过对图像的像素值分布进行调整，使图像的亮度分布更加均匀。

具体步骤如下：1. 计算图像的灰度直方图，统计每个像素值的频率。

2. 计算累积直方图，即将每个像素值的频率累加起来。

3. 根据累积直方图，计算每个像素值的映射关系。

4. 将原始图像的每个像素值根据映射关系进行替换，得到校正后的图像。

三、颜色空间转换颜色校正算法中常用的一种方法是进行颜色空间的转换。

最常见的颜色空间是RGB和HSV。

RGB颜色空间由红、绿、蓝三个分量组成，而HSV颜色空间由色相、饱和度和亮度三个分量组成。

通过将图像从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间，可以更好地调整图像的色彩和亮度。

具体步骤如下：1. 将RGB图像转换为HSV图像。

2. 根据需要调整HSV图像的色相、饱和度和亮度分量。

3. 将调整后的HSV图像转换回RGB图像。

四、灰度世界假设灰度世界假设是一种基于图像平均亮度的颜色校正方法。

该方法假设图像中的物体颜色在整个图像中具有相同的平均亮度。

具体步骤如下：1. 计算图像的平均亮度，可以根据图像的RGB分量或HSV分量进行计算。

2. 根据计算得到的平均亮度，调整图像的RGB分量或HSV分量，使其平均亮度与整个图像的平均亮度一致。

五、颜色映射颜色映射是一种基于颜色直方图的颜色校正算法。

它将原始图像和目标图像的颜色直方图进行比较，通过调整原始图像的颜色分布来实现校正。

具体步骤如下：1. 计算原始图像和目标图像的颜色直方图，并进行归一化处理。

2. 计算原始图像和目标图像的累积直方图。

3. 根据累积直方图，计算每个像素值的映射关系。

基于SURF的彩色图像的配准算法摘要：SURF算法(加速鲁棒特征法)克服了SIFT（尺度不变特征变换）算法繁复的计算，但两者的设计主要是针对灰度图像,为了克服这一缺点，色彩信息也应该被配准，这篇文章提供了一种基于SURF描述符的针对彩色图像的配准算法，首先用SURF算法计算关键点和描述符，然后色彩信息被叠加在关键点的描述符来重建描述符，最后基于欧式距离的双路匹配算法被用来匹配图像，大量的实验实验表明，该算法不仅继承了其优越的性能SURF算法，同时也增加了彩色图像自适应匹配能力。

2015 Elsevier有限公司保留所有权利1简介图像配准技术是计算机视觉应用的一个重要方面，图像配准的目标是要找到可靠的图像之间的对应关系对同一场景（在不同的图象拍摄时间，不同视角或不同传感器）[1]，图像配准的应用主要包括远程图像拼接，遥感图像配准，红外图像配准，医学图像配准，以及三维重建等等[2-4]。

目前主要有三种图像配准：基于图像特征的配准，基于灰度相关和变换域的配准，基于特征的图像配准的研究最早和具有最广泛的适应性[5]，在此，研究人员经过了长期不懈的研究，对于特征图像配准算法提出了如Moravec, Harris,SUSAN, and SIFT等算法，sift算法在局部不变描述符上具备最好的判别性，但他的描述符是16*8=128维度的向量，用来对灰度图像进行设计，为了克服这个缺陷，本文将设计更多维度的向量描述符，PCA_SIFT[10]算法将向量维度从128减少到36，但是却不具备判别性，GLOH[11]算法在相同情况下具备更好的区分度，但计算却更复杂一些，SURF[12]是2006年Bay et al.在SIFT基础上建立的算法，相比于SIFT算法，SURF算法在速度上有明显的提高，因为其有低维度描述符向量空间（只有64），尽管这已经算不错的结果，但仍然没有包括色彩信息。

色彩信息在这世上扮演了重要的角色，它是区分事物的重要部分，如果物体的色彩信息被忽略，那么可能物体就会被错误的辨认，基于就可以进行色彩的CSIFT[13](尺度不变特征变换)去利用色彩信息。

ncc 模板匹配算法-回复NCC 模板匹配算法- 模式识别领域中的利器在模式识别的领域中，模板匹配算法被广泛应用于各种图像处理任务中，特别是在图像分割、目标识别和模式检索等应用中。

其中，一种重要的模板匹配算法是NCC（Normalized Cross-Correlation）模板匹配算法。

本文将介绍NCC 模板匹配算法的基本原理、算法流程和应用案例。

一、算法原理NCC 模板匹配算法基于归一化的互相关系数（normalizedcross-correlation coefficient）来计算图像之间的相似度。

其核心思想是将待匹配图像与参考模板进行逐像素比较，并计算它们之间的相似度。

NCC 算法可以衡量两幅图像的像素值的相关性，从而判断它们的匹配程度。

NCC 模板匹配算法的基本步骤如下：1. 输入待匹配图像和参考模板图像。

2. 根据图像大小和模板尺寸的关系，遍历待匹配图像的每个像素。

3. 对于每个像素，取以其为中心的模板区域，并对其进行灰度归一化处理。

4. 计算归一化的互相关系数，即算法的关键步骤。

通过计算待匹配图像的模板区域与参考模板之间的相似度，可以得到相关系数，值越大表示相似度越高。

5. 根据计算的相关系数，确定图像中匹配度最高的位置。

二、算法流程NCC 模板匹配算法的具体流程如下：1. 将待匹配图像和参考模板图像进行灰度化处理，转换为灰度图像。

2. 设定模板尺寸和步长。

3. 遍历待匹配图像的每个像素，以其为中心截取模板区域。

4. 对待匹配图像和参考模板的模板区域进行灰度归一化处理。

5. 计算归一化的互相关系数，通过对应像素的相乘再求和的方式计算互相关系数。

6. 对计算得到的互相关系数进行归一化处理，使其取值范围在[0, 1]之间。

7. 根据归一化的互相关系数确定匹配程度最高的位置，并输出结果。

三、应用案例NCC 模板匹配算法在实际应用中具有广泛的应用。

以下是一些典型的应用案例：1. 目标识别：NCC 模板匹配算法可以用于识别图像中的目标物体。

BRIEF算法范文BRIEF（Binary Robust Independent Elementary Features）是一种二进制描述符的特征提取算法，它在计算机视觉领域被广泛应用于特征匹配和目标识别等任务。

BRIEF算法的核心思想是通过比较两个特征点局部相邻区域的像素值来生成二进制描述符，从而实现对图像中的特征点的描述和匹配。

首先，BRIEF算法使用一种基于图像梯度的方法，如Harris角点检测算法或SIFT算法，来提取图像中的特征点。

特征点的选择是根据该特征点的灰度值和梯度方向进行的，以便找到图像中具有良好辨识度的特征点。

然后，BRIEF算法对提取到的特征点进行对齐，以消除由于旋转、尺度变化和视角变化等因素引起的特征点的不一致性。

对齐的方法可以是通过仿射变换或投影变换将特征点对齐到一个参考坐标系中。

接下来，BRIEF算法使用特征点周围的邻域像素来生成二进制描述符。

具体来说，对于每个特征点，BRIEF算法选择一个固定大小的局部邻域区域，并从中随机选择一些点对，然后比较这些点对的像素值大小，并根据比较结果生成一个二进制编码。

这个二进制编码可以看作是一种对该特征点灰度分布的描述。

最后，BRIEF算法使用一种匹配算法，如暴力匹配、k近邻或最近邻算法，来找到两幅图像中相似的特征点。

匹配的时候，BRIEF算法通常使用汉明距离或海明距离来衡量两个二进制描述符之间的相似度，从而确定是否是一个匹配对。

相对于传统的基于灰度值的特征描述符，BRIEF算法具有计算量小、存储空间小和匹配速度快的优点。

因为BRIEF算法将特征点周围的像素直接比较，并生成二进制编码来描述特征，而不是像传统的灰度值描述符那样生成具有其中一种连续性的特征向量。

这种二进制编码的形式使得BRIEF算法能够在特征匹配过程中快速候选匹配对，从而加速了整个匹配过程。

然而，BRIEF算法也存在一些限制。

由于BRIEF算法是基于局部邻域的像素比较，所以其对图像的旋转和尺度变化比较敏感，会导致匹配准确度的下降。

图像匹配算法研究一、概述随着数字化时代的深入发展，图像数据呈现出爆炸性增长，如何从海量的图像数据中高效、准确地找到目标图像成为了迫切需要解决的问题。

图像匹配算法研究作为计算机视觉领域的一个重要课题，其目标是找出不同图像中的相同或相似部分，从而建立图像之间的映射关系。

这一研究领域不仅对于图像检索、目标跟踪、场景识别等应用具有重要意义，而且对于推动计算机视觉技术的发展起到了关键作用。

图像匹配算法的基本原理可以概括为特征提取和特征匹配两个步骤。

特征提取是从图像中提取有意义的信息的过程，这些信息可以是图像中的边缘、角点、斑点等局部特征，也可以是图像的纹理、颜色、形状等全局特征。

特征提取的目的是将原始图像转化为一种更紧凑、更易于比较和处理的形式。

而特征匹配则是将提取出的特征进行比较和配对，以找出两幅图像中相似或相同的特征点，从而建立图像之间的对应关系。

在过去的几十年中，研究者们已经提出了许多图像匹配算法，这些算法可以分为基于灰度的图像匹配和基于特征的图像匹配两大类。

基于灰度的图像匹配方法主要利用图像的灰度信息来进行匹配，而基于特征的图像匹配方法则通过提取和比较图像中的特征来进行匹配。

尽管这些算法在一定程度上提高了匹配的精度和速度，但由于复杂的拍摄环境和不断提高的匹配精度和实时性要求，现有的算法仍然面临着许多挑战。

1. 图像匹配算法的定义与重要性图像匹配，又称图像配准或图像对齐，是计算机视觉领域中的一个核心问题。

它指的是在不同时间、不同视角、不同传感器或不同条件下获取的两幅或多幅图像之间，寻找并确定相同目标或特征间的对应关系的过程。

简言之，图像匹配就是要找出两幅图像中相同或相似部分的对应关系。

图像匹配算法的重要性体现在多个方面。

它是许多高级计算机视觉任务的基础，如目标跟踪、三维重建、图像融合、图像拼接等。

在这些任务中，通常需要先对图像进行匹配，以确定不同图像间的对应关系，进而进行后续处理。

图像匹配在遥感图像处理、医学影像分析、安全监控等领域也有着广泛应用。

图像匹配图像匹配是指通过一定的匹配算法在两幅或多幅图像之间识别同名点，如二维图像匹配中通过比较目标区和搜索区中相同大小的窗口的相关系数,取搜索区中相关系数最大所对应的窗口中心点作为同名点.其实质是在基元相似性的条件下，运用匹配准则的最佳搜索问题。

图像匹配主要可分为以灰度为基础的匹配和以特征为基础的匹配.1、灰度匹配灰度匹配的基本思想:以统计的观点将图像看成是二维信号，采用统计相关的方法寻找信号间的相关匹配。

利用两个信号的相关函数，评价它们的相似性以确定同名点.灰度匹配通过利用某种相似性度量，如相关函数、协方差函数、差平方和、差绝对值和等测度极值，判定两幅图像中的对应关系。

最经典的灰度匹配法是归一化的灰度匹配法,其基本原理是逐像素的把一个以一定大小的实时图像窗口的灰度矩阵，与参考图像的所有可能的窗口灰度阵列，按某种相似性度量方法进行搜索比较的匹配方法，从理论上说就是采用图像相关技术。

利用灰度信息匹配方法的主要缺陷是计算量太大,因为使用场合一般都有一定的速度要求，所以这些方法很少被使用。

现在已经提出了一些相关的快速算法，如幅度排序相关算法,FFT相关算法和分层搜索的序列判断算法等。

2、特征匹配特征匹配是指通过分别提取两个或多个图像的特征（点、线、面等特征），对特征进行参数描述,然后运用所描述的参数来进行匹配的一种算法。

基于特征的匹配所处理的图像一般包含的特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间位置特征等。

特征匹配首先对图像进行预处理来提取其高层次的特征，然后建立两幅图像之间特征的匹配对应关系,通常使用的特征基元有点特征、边缘特征和区域特征。

特征匹配需要用到许多诸如矩阵的运算、梯度的求解、还有傅立叶变换和泰勒展开等数学运算。

常用的特征提取与匹配方法有:统计方法、几何法、模型法、信号处理法、边界特征法、傅氏形状描述法、几何参数法、形状不变矩法等.基于图象特征的匹配方法可以克服利用图象灰度信息进行匹配的缺点，由于图象的特征点比较象素点要少很多,大大减少了匹配过程的计算量;同时，特征点的匹配度量值对位置的变化比较敏感，可以大大提高匹配的精确程度；而且，特征点的提取过程可以减少噪声的影响，对灰度变化，图象形变以及遮挡等都有较好的适应能力.所以基于图象特征的匹配在实际中的应用越来越广泛。

基于灰度的图像匹配研究李涛（P1*******）摘要：众所周知，可以说视觉对环境的感知效率是很高的，人类对外部世界的感知80%是由视觉完成的。

我们所介绍的计算机视觉，用通俗的话说就是一门研究如何让机器来“看”的科学。

具体说来，就是用计算机和摄像头来代替人眼的功能，实现对目标的识别、测量或者是跟踪并且相应的做出图像处理，甚至能够最终做出对目标的判断或者做出反应。

当然，计算机视觉和其它的技术一样，经历了长期的发展过程。

而是在近数十年计算机技术突飞猛进的背景下，它才真正得到关注和发展。

图像匹配是计算机视觉和图像处理领域中一项非常重要且难度很高的工作。

它主要用于将不同时间、不同传感器、不同视角及不同拍摄条件下获取的两幅或多幅图像进行匹配。

图像匹配是多种图像处理及应用的基础，匹配的效果直接影响到其后续图像的处理工作。

正因为其应用的广泛性，需求的增多，大大推动了图像匹配技术的研究向前发展。

但同时，我们也要认识到图像匹配也是一个难点问题。

因此，对现有的图像匹配算法展开分析对于实际工程提高图像处理质量和识别精度具有非常重要的意义。

本文作为一篇综述性的文章，我们主要向大家介绍图像匹配问题的由来，其中包含的主要内容，以及该问题所包含的主要技术和算法。

关键字：图像匹配；灰度；特征；算法。

The Research of Image Matching Based On The GrayLi TaoAbstract:As we all know, we can say the efficiency of visual perceiving the environment is very high, 80% of the human perceiving outside world is completed by the visual. The so called computer vision, is a kind of science that about how to make machines to "see" in simple words. Specifically, is using computers and cameras to replace the function of the human eyes, to achieve the target recognition, measurement or make a track and the corresponding image processing, and even be able to make the final judgment on the target. Of course, computer vision has been gone through a long process of development. And it really gets attention in recent decades occurred in the context of rapid development of computer technology.Image matching is a very important and hard job in computer vision and image processing field. It mainly used in a kind of situation that we obtain two or more images to match in different times, different sensors, different perspectives and different shooting conditions. Image matching is the base of a variety of image processing and application, result of the matching directly impact on the effectiveness of subsequent image processing. Because of the large of its extensive application, demand for many new applications and newrequirements to vigorously promote the image matching technology research steps forward. At the same time, we have to recognize that image matching is not only a hot issue, but also a difficult problem. Therefore, the existing image matching algorithm to analyze the actual construction improving the quality and accuracy of identification of the image processing has a very important significance. As a review of the field, we mainly to introduce the origin of the image matching problem, which contains the main content, and the problem consists primarily of techniques and algorithms.Key words: Image Matching; Gray; features; algorithm1绪论计算机视觉通过对图像的数字感知和理解来模拟人类视觉，通过由三维世界所感知到的二维图像来研究并提取出三维景物的物理结构。

《高等摄影测量》
主讲：王树根
武汉大学遥感信息工程学院
数字摄影测量
与影像匹配
第6-1
章
高等摄影测量研究范畴
*摄影（成像）→记录（胶片、数字）→处理、加工定量的（几何的）→解决是多少？
定性的（解译的）→解决是什么？
→表达（产品）→存贮、管理、更新→发布、应用→新的应用需求、认识水平提高
→促成新的成像/非成像方式的研究、集成→回到*
数字摄影测量的核心问题之一影像匹配
匹配应用场合（广义）
匹配应用场合
相关系数法影像相关
基于特征的影像匹配
1、特征提取（使用“影像段”分割法）
E
Z
B
一条特征段一条核线上的多个特征段
整体影像匹配。

模板匹配算法模板匹配算法（Template Matching Algorithm）是一种基于图像识别的算法, 它可以根据已有的模板信息, 对于待匹配图像中的目标进行检测和识别。

这种算法在计算机视觉、机器人控制、智能交通、安防等领域中得到了广泛的应用。

一、算法原理模板匹配的过程可以简单描述为: 在待匹配图像中搜索与指定模板最相似的局部区域, 并标记其所在位置。

匹配程度的计算可以通过两幅图像的灰度值来实现。

模板匹配算法主要基于以下原理:1、模板图像与待匹配图像的灰度值变化连续和相似, 且待匹配图像与模板图像的尺寸关系一致。

2.相对于待匹配图像, 模板图像为小尺寸图像, 可以忽略旋转和放缩等影响。

基于以上原理, 我们可以通过以下几个步骤来实现模板匹配算法:1.读入待匹配图像和模板图像。

2.计算待匹配图像的灰度值和模板图像的灰度值, 并将其归一化。

3.在待匹配图像中进行滑动窗口操作, 将其分解为若干个小的局部区域。

4、在每个小局部区域内, 计算其灰度值和模板图像的灰度值之间的匹配程度, 并寻找与模板图像最相似的局部区域。

5、标记每个相似的局部区域的中心位置, 并绘制相应矩形框。

二、算法优缺点模板匹配算法是一种简单易懂, 容易实现的算法。

它具有以下几个优点:1.非常适合处理大尺寸且单一对象图像的匹配问题。

2、不需要复杂的预处理或模型训练, 不依赖于外部数据集或学习算法。

3.可以在较短的时间内完成匹配操作, 并对匹配结果确定性较高。

但是, 模板匹配算法也存在以下缺点:1.非常敏感于光照变化、噪声、目标遮挡等因素, 容易出现误报和漏报情况。

2、难以适用于多目标场景的处理, 难以达到真正的智能感知水平。

3、需要占用大量的计算资源和内存, 适用于小数据集的处理。

三、算法优化为了提高模板匹配算法的性能和鲁棒性, 一些优化措施可以采取, 包括:1、使用归一化的互相关函数（Normalized Cross-Correlation, NCC）来计算匹配程度, 从而避免光照和噪声等因素的影响。

蒙娜丽莎的图像匹配---SURF算法1.图像匹配1.1.图像匹配的概念图像匹配成为计算机视觉和图像处理中的一个重要技术。

其方法思想就是根据己知的图像在其他图像中查找出含有己知图像的过程。

图像匹配的架构流程如图1.1。

该技术的研究涉及到许多相关的知识领域,如图像预处理、图像采样、特征提取等,同时将计算机视觉、多维信号处理和数值计算等紧密结合在一起。

图像匹配技术还与图像融合、图像匹配等研究方向系系相关,为图像理解和图像复原等相关领域的研究提供基础。

图1.1图像匹配流程图图像匹配技术作为图像处理的关键技术之一，在国防领域和医学领域等得到广泛的研究和应用[2]。

如果在不同视角，或是不同时间，或是使用了不同的传感器获取到的两幅或多幅图像间存在共同区域，如何寻找到图像间的共同区域，就是图像匹配需要解决的问题。

1.2.图像匹配的算法组成图像匹配技术的分支很多，对图像匹配提出的构架也是千姿百态，根据布朗提出了图像匹配的组成要素，将图像匹配的要素主要分为四个方面，分别是图像的特征空间，为求取变换参数定义的搜索空间和搜索策略，图像匹配的相似性度量。

特征空间是指在待配图像和参考图像上提取到的一系列特征集合。

将提取到的特征进行描述后参与最后的匹配，因此特征选取的好坏直接影响匹配的可行性和匹配的效果。

好的特征是满足自动匹配的前提，因此选取的特征一般包含图像的关键信息，此类特征存在以下特性：首先，此类特征具有公有性、唯一性和显著性，保证匹配的顺利进行和匹配的精度；其次，此类特征具有多量性，而且分布合理，保证匹配的稳定性。

合理的特征空间会降低匹配算法的计算量，提高算法的性能。

相似性度量是指评判待匹配图像和参考图像上特征的相似程度，它很大程度上决定了参与匹配的因素，一般采用某种代价函数或者是距离函数来进行度量。

好的相似性度量不仅可以减少算法的计算量，而且对于算法的匹配性能和鲁棒性起着重要的作用。

搜索空间为求取图像变换参数的空间。

Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ　ａｎｄ　Ｍｅｔｈｏｄ　基于角偏移的机器人灰度图像匹配算法研究　夏澎．郝卫东　（桂林电子科技大学机电工程学院，广西桂林５４１００４）　

摘要：以利用投影特征将二维数据简化为一维的算法为基础．提出了一种基于角偏移的机器人灰　度图像匹配算法，以减少计算时间并提高计算效率。本算法实时性强，时间复杂度小。经过多次实验　验证，采用本算法的机器人巡线准确、快速，具有较好的稳定性　关键词：图像匹配；巡线；机器人；角偏移；特征提取　中图分类号：ＴＰ２４２．６＋　文献标识码：Ｂ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｏｆ　ｒｏｂｏｔ　ｇｒａｙ　ｉｍａｇｅ　ｍａｔｃｈｉｎｇ　ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ａｎｇｌｅ　

ｅｘｃｕｒｓｉｏｎ　

ＸＩＡ　Ｐｅｎｇ，ＨＡＯ　Ｗｅｉ　Ｄｏｎｇ　（Ｓｃｈｏｏｌ　ｏｆ　Ｍａｃｈｉｎｅｔｒｏｎｉｃ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｇｕｉｌｉｎ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆ　Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｇｕｉｌｉｎ　５４１００４，Ｃｈｉｎａ）　

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓ　ｐａｐｅｒ　ｐｒｏｐｏｓｅｄ　ａ　ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｕｓｉｎｇ　ｇｒｅｙ　ｉｍａｇｅ　ｍａｔｃｈｉｎｇ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ａｎｇｌｅ　ｅｘｃｕｒｓｉｏｎ　ｔｏ　ｄｅｃｒｅａｓｅ　ｔｈｅ　ｔｉｍｅ　ｏｆ　ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｒａｉｓｅ　ｔｈｅ　ｍａｔｃｈｉｎｇ　ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ．Ｆｏｒ　ｔｈｉｓ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｔｈｅ　ｏｎｅ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ　ｄａｔａ　ｒｅｐｌａｃｅ　ｔｈｅ　ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ　ｔｗｏ—ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ　ｄａｔａ　ｂｙ　ｕｓｉｎｇ　ｐｒｏｊｅｃｔｉｖｅ　ｆｅａｔｕｒｅｓ，ｒｅｓｕｌｔｉｎｇ　ｉｎ　ｇｏｏｄ　ｒｅａｌ—ｔｉｍｅ　ｃａｐａｂｉｌｉｔｙ　ａｎｄ　ｌｏｗｅｒ　ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ　ｓｈｏｗ　ｔｈａｔ　ｔｈｅ　ｌｉｎｅ－ｔｒａｃｋｉｎｇ　ｒｏｂｏｔ　ｗｉｔｈ　ｔｈｉｓ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｈａｓ　ｇｏｏｄ　ｓｔａｂｉｌｉｔｙ，ｈｉｇｈ　ａｃｃｕｒａｃｙ　ａｎｄ　ｓｐｅｅｄ．　Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：ｉｍａｇｅ　ｍａｔｃｈｉｎｇ；ｄｅｔｅｃｔ　ｌｉｎｅ；ｒｏｂｏｔ；ａｎｇｌｅ　ｅｘｃｕｒｓｉｏｎ；ｃｈａｒａｃｔｅｒ　ｄｉｓｔｉｌｌ　

三．图像处理的基础算法3.1引言机器视觉就是模拟动物的眼睛，完成对周围环境事物的感知、识别或理解。

机器视觉的感知是靠成像装置完成的，其主要任务是把视觉信息转换为计算机可以接收和处理的数字图像信息，常用的成像装置有CCD摄像机、扫描仪、红外摄像机和微波成像装置等。

图像信息的处理和识别从逻辑上可分为三个层次:基础处理、特征提取、模式识别与理解。

在成像过程中，因受各种条件的限制和许多随机因素的干扰，由成像装置获得的数字图像必须要经过基础处理。

图像的基础处理主要完成原始图像的噪声过滤、灰度校正、儿何校正、图像增强和伪彩色处理等。

图像的特征提取就是从大量图像数据中，提取有利于图像识别和理解的土要特征量，用有限的特征来描述原始图像中的目标。

图像的特征主要包括形状特征、纹理特征、结构特征和颜色特征等。

特征的提取方法主要有区域分割、边缘检测和纹理分析等。

模式识别和理解就是根据己有的特征参数，采用相应的识别匹配方法，完成对目标物的识别、分类或理解。

模式识别的方法大致可分为统计决策法、句法结构法、模糊判决法和人工智能法四种。

由于图像的基础处理算法面对的是大量的原始图像数据，所以基于机器视觉技术的废石检测系统，识别和分级的实时性和准确性在很大程度上取决于基础处理算法的好坏。

所以本课题对废石检测中常用的图像基础处理算法进行了研究、比较和分析，确定了适合废石检测的图像预处理算法，为实现废石检测和分级奠定基础。

3.2 图像灰度化彩色CCD系统一般是以RGB颜色模型为标准模型，通过每个像素的红((R)、绿(G)、蓝(B)感光器件的感光量产生24位色彩空间。

经过彩色图像采集卜的采样、量化，得到24位真彩图像。

在对图像进行处理和分析时，为减少数据处理量、加快处理速度，一般先要把彩色图像作灰度变换，转换为灰度图像。

灰度化方法：灰度图像是指只含亮度信息，不含色彩信息的图像。

灰度值Y一般位于某个范围之内:Ymin ≤≤ Ymax (3-1)Y理论上要求Y仅为正的，且为有限值，区间[Ymin ，Ymax]称为灰度级。

halcon 相位相关法Halcon相位相关法，又称为相位匹配法，是一种图像匹配算法，广泛应用于自动化视觉检测领域。

该算法利用图像中的相位信息来实现物体的匹配定位，比传统的基于灰度信息的匹配算法更加稳定和鲁棒。

下面将分步骤详细介绍Halcon相位相关法的原理和实现过程。

一、相位相关法原理Halcon相位相关法是一种基于快速傅里叶变换（FFT）实现的相位匹配算法，其基本原理如下：1. 将模板和目标图像分别进行FFT变换，得到模板和目标图像的频域信息；2. 计算模板和目标图像频域信息的幅值和相位信息；3. 将目标图像频域信息的幅值和模板频域信息的相位信息进行相乘，得到相位相关函数；4. 对相位相关函数进行IFFT逆变换，得到目标图像中匹配位置的像素位移信息。

二、相位相关法实现过程Halcon相位相关法的实现过程可以分为以下几步：1. 加载并处理图像：首先，需要加载并处理待匹配的目标图像和模板图像。

处理过程包括图像的预处理、归一化、灰度处理等，保证图像具有可匹配性。

2. FFT变换：将目标图像和模板图像分别进行FFT变换，得到频域信息。

Halcon提供了现成的FFT函数，使用起来非常方便。

3. 计算幅值与相位：计算目标图像和模板图像频域信息的幅值和相位信息。

这里我们使用Halcon的complex_image_to_amp_phase 函数来实现。

4. 相乘得到相位相关函数：将目标图像频域信息的幅值和模板图像频域信息的相位信息进行相乘，得到相位相关函数。

使用complex_mult函数来实现。

5. IFFT逆变换：对相位相关函数进行IFFT逆变换，得到匹配位置的像素位移信息。

使用complex_image_to_image函数进行图像处理。

6. 匹配结果显示：根据匹配结果，对目标图像进行标记，以便用户进行可视化观察。

三、总结Halcon相位相关法是一种基于FFT变换实现的图像匹配算法，具有匹配精度高、稳定性好和鲁棒性强等优点。