图像精细定位算法在在线质量检测系统中的应用

蒲明玥

（成都印钞有限公司，四川成都，611130）

引言

图像匹配技术是计算机视觉和图像信息处理领域中的一个基本问题，并在卫星遥感、空间飞行器的自动导航、光学和雷达的目标跟踪与识别、自然资源分析及医学图像处理等许多领域中的得到了广泛的应用。

随着我国印制行业水平提高，印钞造币总公司提出了以塑造“精品工程”为目的的工艺改进需求，“胶、凹印在线质量检测系统”作为提升产品印制质量、降低作废率的有效保障手段，已经在行业内广泛应用。

1 图像定位匹配算法

图像定位匹配比较一直是图像检测中的关键问题[1]，经常用于印刷、影印等行业的产品自动化质量检测系统中。目前的印刷质量检测系统一般是将标准模板图像与实际产品的采集图像进行匹配，通过检测比较的结果来确定生产线上的产品是否符合质量要求。

图像定位匹配是在已知基准图像中寻找子图像的最佳匹配位置，即确定待搜索图像跟模板图像相应区域的位置偏差的过程[1]。图像定位匹配算法主要分为两类：一类是基于特征的匹配，另一类是基于统计的匹配。主要利用空间域的一维或二维滑动模板，统计相应的均方差、绝对偏差、互相关等特征进行图像匹配，这类算法一般匹配率高，但计算量大，速度较慢[2]。

由于印钞行业的特殊性，对于产品的质量要求非常严格，因此要求在线检测系统必须具备非常高的检测精度以及较低的误检率，那么图像精确定位匹配就成为在线检测系统努力解决的首要关键问题。

1.1 相关匹配算法

假定有两幅进行匹配定位计算的图像：模板图像为T，大小为；待检测图像为S，大小为。相关匹配算法计算待检测图像和模板图像之间的相关系数，得到相关系数矩阵，通过对相关系数矩阵的分析，判断两幅图像是否相关，并计算最大相关的位置偏差。采用归一化的相关性计算可以有效降低图像亮度变化带来的误差。

归一化相关系数的定义为：

用Sx,y表示T中以为左上角点与S大小相同的T的子块同时也表示该子块对印的矩阵，即：

由关于定义可知，如果很大或接近 1，则表明图像s在点与图像T匹配。

1.2 相关匹配算法的改进

以上节图像大小为例，如果采用传统的模板匹配方法，存在以下不足之处：

b）象场中景物的平均灰度值的变化会影响匹配结果的正确性；

首先将二维模板图像进行竖直方向均值投影，形成一维行向量（其中：

从待检测图像上第N行开始，每一行以MN´大小计算一维竖直投影均值行向量：；将模板一维投影向量在待检测图像的一维投影向量上平移，计算其相关系数：

在一维图像中，设两个图像为和，假设失配的测度为：

故和匹配程度上界为。当等式成立，即与匹配的最好。因此，针对离散的情况，设图像为的，可以将作为匹配测度，同连续的情况一样有：

由柯西不等式知，当为常数时，有极大值，用内积公式可得，当数量矢量夹角为 0，即，，否则。

该方法可以将复杂度降低到，其中k值表示一维匹配成功的次数，而值远远小于的值，所以复杂度可以由来近似表示，显然快速一维投影模板匹配大大地提高了匹配的速度，同时在投影中由于噪声相互抵消，还能减少漏判和误判的机率。

2 实验结果及分析

根据上述思想，我们随机选取2K产品图像，使用该改进算法进行匹配定位。图1中显示三幅样张图像（模板图像T、检测图像A和B）。对于模板图像T，其绿色内框为选定模板区域，外框表示搜索区域。分别在图像A、B上相应外框区域进行匹配定位，右侧显示了定位结果：图像A跟模板偏差（-3，0），图像B跟模板偏差（0，-1）。

另外，该方法对于图像亮度变化时也具有非常好的鲁棒性，图像A整体亮度比模板图像T偏低，且各区域亮度不均衡，局部有30～40灰度偏差，由于采用投影均值进行匹配，降低了图像各像素点亮度偏差、不均衡造成的相关性计算时的差值误差，相当于减弱了系统噪声，匹配定位精度得到提升。

在实际生产过程中，由于纸张收分纸、高温高压作用等会产生变形，因此局部区域定位结果不能应用于整大张产品，否则相当于引入定位误差造成误检。可以采用多级匹配定位方法，将产品进行任意定位区域形状细分，对每个小区域分别设置定位匹配模板，检测时各区域使用相应的定位结果。图2中显示了在线检测系统对于定位区域的划分。

在Intel Core 2 Duo 2.4GHZ CPU、2G内存PC机上测试，每小开产品设置10个定位匹配区域。测试结果单开定位耗时1.5～2ms，采用多线程等优化处理后，单路相机（2K幅面，32小开）定位耗时40ms，保证后续质量检测有充足时间。

3 结束语

本文在传统模板匹配算法的基础上，提出了一维投影模板匹配算法。该算法通过将图像进行灰度投影变换，形成一维图像，并用一维图像，并用一维图像进行快速匹配。在一维模板匹配成功后，再进行二维模板匹配的检验。

[1]阮秋琦, 数字图像处理学[M].北京: 电子工业出版社, 2000.

[2]Ren-Jean Liou, Mahmood R.Azimi-Sadjadi.Dim target detection using high order correlation method [J].IEEE Transactions on aerospace and electronic systems, 1993, 29(3): 841-856

[3]李帅,卢荣胜,史艳琼,刘宁,李楠楠.基于高斯曲面拟合的亚像素边缘检测算法[J].工具技术,2011,4507:79-82.

[4]陈艳,张漫,马文强,刘兆祥,籍颖.基于GPS和机器视觉的组合导航定位方法[J].农业工程学报,2011,2703:126-130.

[5]李帅,卢荣胜,史艳琼,刘宁,李楠楠.基于高斯曲面拟合的亚像素边缘检测算法[J].工具技术,2011,4507:79-82.