基于HALCON的印刷圖像質(zhì)量檢測技術(shù)研究.pdf

1、圖像邊緣提取和圖像匹配是印刷圖像質(zhì)量檢測的關(guān)鍵，其難點在于對定位精度要求很高。迄今為止國內(nèi)外學者已提出多種快速定位方法，其中最常用的是模板匹配，但是傳統(tǒng)的基于灰度值的模板匹配算法存在算法復雜性高，對復雜圖像和混亂、旋轉(zhuǎn)等敏感的問題，難以滿足日益提高的應用需求。針對以上問題，本文研究了基于邊緣的形狀匹配算法，并改進了一種基于邊緣方向的形狀匹配算法，通過實驗證明該算法能滿足復雜圖像以及旋轉(zhuǎn)等需求。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴研究了幾種

2、典型邊緣提取算法原理和此類算法對復雜圖像的適應情況和相應解決方案。結(jié)果表明，Canny算子能很好的滿足系統(tǒng)的要求。⑵改進并實現(xiàn)了一種基于形狀的模板匹配算法。首先采用Canny算子提取模板圖像邊緣，隨后使用Sobel算子對圖像進行濾波，最終生成模板圖像的邊緣點位置向量和梯度向量，即模板形狀模型。相似度度量采用模板邊緣點與圖像搜索區(qū)域的對應點的內(nèi)積和。分析表明，這個度量方法對噪音和小角度旋轉(zhuǎn)等也不敏感。在搜索策略上，采用圖像金字塔的搜索方法