基于灰度的模板匹配本科论文

1 基于形态学运算的星空图像分割 主要内容： 在获取星图像的过程中，由于某些因素的影响，获得的星图像存在噪声，而且星图像的背景经常是不均匀的，为星图像的分割造成了极大的困难。膨胀和腐蚀是形态学的两个基本运算。用形态学运算对星图像进行处理，补偿不均匀的星图像背景，然后进行星图像的阈值分割。 要求： 1> 图像预处理：对原始星空图像进行滤波去噪处理； 2> 对去噪后的图像进行形态学运算处理； 3> 选取自适应阈值对形态学运算处理后的图像进行二值化； 4> 显示每步处理后的图像； 5> 对经过形态学处理后再阈值的图像和未作形态学处理后再阈值的图像进行对比分析。 待分割图像 直接分割图像 处理后的分割图像 2 基于数字图像处理的印刷电路板智能检测方法 主要内容： 通过对由相机实时获取的印刷电路板图像进行焊盘识别，从而提高电子元件的贴片质量，有效提高电路板的印刷效率。 要求： 1> 图像预处理：将原始彩色印刷电路板图像转成灰度图像，对灰度图像进行背景平滑和滤波去噪； 2> 对去噪后的图像进行图像增强处理，增强边缘提取的效果。 3> 对增强后的图像进行边缘提取（至少两种以上的边缘提取算法）； 4> 显示每步处理后的图像（原始电路板图像可自行查找）； 5> 图像处理后要求能对每个焊盘进行边缘提取，边缘清晰。

halcon的模板匹配可以归为三类： 1、基于灰度：灰度，互相关ncc 2、基于形状：形状，组件 3、基于描述符：描述匹配 应用场合：定位对象内部的灰度值没有大的变化，没有缺失部分，没有干扰图像和噪声的场合。 1.创建模板：create_template() 2.寻找模板：best_match() 3.释放模板：clear_template() 应用场合：搜索对象有轻微的变形，大量的纹理，图像模糊等场合，速度快，精度低。 1.创建模板：create_ncc_model() 2.寻找模板：find_ncc_model()，find_ncc_models() 3.释放模板：clear_ncc_model() 4.get_ncc_model_region (ModelRegion, ModelID) smallest_rectangle2 (ModelRegion, Row3, Column3, Phi, Length1, Length2) 应用场合：组件匹配是形状匹配的扩展，但不支持大小缩放匹配，一般用于多个对象（工件）定位的场合。 算法步骤： 1.获取组件模型里的初始控件 gen_initial_components() 参数： ModelImage [Input] 初始组件的图片 InitialComponents [Output] 初始组件的轮廓区域 ContrastLow [Input] 对比度下限 ContrastHigh [Input] 对比度上限 MinSize [Input] 初始组件的最小尺寸 Mode[Input] 自动分段的类型 GenericName [Input] 可选控制参数的名称 GenericValue [Input] 可选控制参数的值 2.根据图像模型，初始组件，训练图片来训练组件和组件相互关系 train_model_components() 3.创建组件模型 create_trained_component_model() 4.寻找组件模型 find_component_model() 5.释放组件模型 clear_component_model() 应用场合：定位对象内部的灰度值可以有变化，但对象轮廓一定要清晰平滑。 1.创建形状模型：create_shape_model() 2.寻找形状模型：find_shpae_model() 3.释放形状模型：clear_shape_model() 应用场合：搜索对象有轻微的变形。 1.创建模板：create_local_deformable_model() 2.寻找模板：find_local_deformable_model() 3.释放模板：clear_deformable_model() 应用场合：搜索对象有轻微的变形，透视的场合，根据一些描述点的位置和灰度值来进行匹配。 1.创建模板：create_calib_descriptor_model() 2.寻找模板：find_calib_descriptor_model() 3.释放模板：clear_descriptor_model(）