Halcon基于灰度值的模板匹配

Halcon基于灰度值的模板匹配

基于灰度值的模板匹配是最经典的模板匹配算法,也是最早提出来的模板匹配算法。这种算法的根本思想是,计算模板图像与检测图像之间的像素灰度差值的绝对值总和(SAD方法)或者平方差总和(SSD方法)。
其原理是:首先选择一块ROI(感兴趣区域)作为模板图像,生成基于灰度值的模板;然后将检测图像与模板图像进行粗匹配,在检测图像与模板图像中任选一点,采取隔点拽索的方式计算二者灰度的相似性,这样粗匹配一遍得到粗相关点;接下来进行精匹配,将得到的粗相关点作为中心点,用最小二乘法寻找二者之间的最优匹配点。
由于这种方法是利用模板图像的所有灰度值进行匹配,但在光照发生变化的情况下灰度值会产生强烈的变化,因此该方法不能适应光照发生变化的情况,也不能用于多通道图像的匹配,一般只用于简单图像的匹配,如图所示。
在这里插入图片描述
图(a)为参考图像,从中选取一块矩形区域作为模板图像,并根据其灰度值创建模板;在图(b)中,检测图像发生了一定的旋转和缩放,圈出的部分为匹配结果。
这种方法适用于目标图像光照比较稳定的情况,多数情况下还是优先考虑基于相关性的匹配和基于形状的匹配。注意,只有针对极少数的简单图像,才会考虑基于灰度值的匹配。

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