本文从计算机图像处理技术出发，详细介绍了图像配准和印刷质量检测技术。高精度的图像配准是质量检测的前提。这里提出一种基于控制点搜索的最大互相关算法来完成配准任务。实验证明，此算法满足系统的速度与精度要求。论文中还介绍了基于图像配准算法的多图像平均法来建立模板图像，另外还研究分析了两种印刷品缺陷检测方法。上述算法的研究分析都是建立在文中第二章中提到的印刷质量检测系统的基础之上。理论分析和实验表明这些算法在印刷质量自动检测中是可行和有效的。

论文的结构和工作安排

论文的工作主要是对图像配准算法及其在印刷质量检测中的应用进行研究。结构安排如下：

第1章  绪论

介绍本论文的研究背景和意义。简要介绍了图像配准算法理论及当前的研究进展；第三部分介绍了印刷质量检测系统的国内外发展现状；最后一部分介绍本论文的结构与安排。

第2章  印刷质量检测系统简介

简单介绍检测系统的总体方案和系统实现的难点分析。为后面几章讨论的算法的应用提供一个大环境。

第3章  模板图像的建立

主要讲述采用基于图像配准的“多图像平均法”建立检测系统所需的标准模板图像的方法。

第4章  印刷质量检测系统的图像配准方法

本章首先介绍各种图像配准理论，分析了几种图像配准算法。而后结合印刷质量检测系统的精度、速度要求提出了一种基于控制点搜索的最大互相关图像配准算法。一系列的实验结果表明：该算法可以高精度、高效率地实现实测图像与模板图像之间的配准。

第5章  印刷品缺陷检测

提出了一种基于动态灰度阈值差影和分层检测技术的图像缺陷检测算法。该方法基于视觉特性设定动态灰度差影阈值，对图像进行隔点分层检测识别不合格印刷品，减少了需要检测的象素点数目，大大缩短了检测时间。

结论

这一部分对整个设计工作进行了总结并提出了有进一步研究的地方。

本课题主要研究印刷质量检测系统中的图像配准算法的设计及其在印刷质量检测中的应用。经过对国内外相关资料的参考、研究，本论文主要完成以下方面的工作：

1.论文提出了基于图像配准的“多图像平均”“动态”建立模板图像的方法。采用多图像平均法，通过不间断地对现场采集的多幅图像数据配准后一起做统计平均，获得一幅去除噪声的“均值”图像作为新的模板图像的方法，使作为图像配准和图像缺陷识别基础的模板图像能随时适应印刷生产实际情况的变化而不断更新，同时又代表了所有标准产品图像的信息。

2.图像配准的精度和速度从来都是一对矛盾，目前的各种配准方法都不可能达到普遍适用。在折中兼顾精度与速度的情况下，本文提出一种基于控制点搜索的最大互相关配准算法，成功地解决了标准图像与实时图像的快速配准问题。实验结果表明：该算法充分利用了图像之间的相关特性，在图像之间的形变可以看作刚体形变的情况下，可以高精度、高效率地实现实测图像与模板图像之间的配准。为整个检测系统节约了时间，同时高精度的图像配准也给其它模块处理精度的提高打下了良好基础。

3.在研究各种缺陷检测方法的基础上，提出了一种基于动态灰度阈值差影和分层检测技术相结合的图像缺陷检测算法，以满足印刷质量检测系统检测速度与准确度的要求。