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。

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。