【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，更具体地，涉及一种基于边缘梯度的模板匹配方法。
技术介绍
1、模板匹配是图像处理技术中的关键方法，被广泛应用于目标初定位、目标识别、缺陷检测等工业领域。目前最为常见的模板匹配是基于灰度的归一化互相关算法和基于边缘的归一化梯度算法，原理上均是通过计算模板图与目标图之间的相似度来获取目标点位，通过输出匹配点像素坐标、角度、尺度和匹配得分等信息为后续处理打下基础。由于工业领域中的目标往往存在多目标、多角度和多尺度等复杂情况，导致现有模板匹配算法应用过程中存在效率较低、定位精度不稳定的情况。
技术实现思路
1、针对现有技术的至少一个缺陷或改进需求，本专利技术提供了一种基于边缘梯度的模板匹配方法，采用hessian矩阵+icp算法求解初始亚像素坐标，相比hessian矩阵或icp算法单独求解，提高了精度和稳定性。
2、为了实现上述目的，本专利技术的实施方式提供如下技术方案：
3、一种基于边缘梯度的模板匹配方法，包括：
4、创建模板，获取用于...
【技术保护点】
1.一种基于边缘梯度的模板匹配方法，包括：
2.如权利要求1所述的基于边缘梯度的模板匹配方法，其特征在于：
3.如权利要求2所述的基于边缘梯度的模板匹配方法，其特征在于：
4.如权利要求1所述的基于边缘梯度的模板匹配方法，其特征在于：
5.如权利要求4所述的基于边缘梯度的模板匹配方法，其特征在于：
6.如权利要求4所述的基于边缘梯度的模板匹配方法，其特征在于：
7.如权利要求4所述的基于边缘梯度的模板匹配方法，其特征在于：
8.如权利要求7所述的基于边缘梯度的模板匹配方法，其特征在于：
9.如...
【技术特征摘要】
1.一种基于边缘梯度的模板匹配方法，包括：
2.如权利要求1所述的基于边缘梯度的模板匹配方法，其特征在于：
3.如权利要求2所述的基于边缘梯度的模板匹配方法，其特征在于：
4.如权利要求1所述的基于边缘梯度的模板匹配方法，其特征在于：
5.如权利要求4所述的基于边缘梯度的模板匹配方法，其特征在于：
6.如权利要求4所述的基于边缘梯度的模板匹配方法，其特征在于：
7.如权利要求4所述的基于边缘梯度的模板匹配方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈顺，姚峰，朱凡，李志刚，
申请(专利权)人：武汉帝尔激光科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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