2．1．1图像二值化

　　首先对采集到的彩色图像进行二值化，处理成黑白(0，1)图像，如图 2(b)。具体方法为：设定一个 阈值，对图像进行遍历 ，根据该阈值，对图像重新赋值。为了克服光照对识别结果造成的影响，同时采用 了自适应阈值法  来提高系统稳定性，设定当前 阈值 为上一帧图像中标识投影区域像素灰度的平均值，实验证明该方法对改善系统性能有较为明显的效果。

　　2．1．2连通域分析

　　连通域分析的 目的是从复杂背景中提取标识的投影区域。分析过程为：查找所有像素值为 1的连通区域，首先根据大小约束对区域进行预筛选，然后利用最小二乘直线拟合法筛选出所有四边形区域 ，结果见图 2(c)。

　　2．1．3 区域规则化与模板匹配

　　区域规则化是将图像中经过投影变换的标识区域变换到标准模板空间，本文利用仿射变换  将标识经过投影变形后 的区域直接映射到一个 64×64大小的正方形模板，效果见图2(d)。接下来的工作是将规则化图像与模板库中的模板进行匹配，以返回代表不同虚拟场景的 ID值。本文采用相关系数法来完成匹配工作，方法如下：

　　首先利用以下四式计算规则化图像 I和标准模板图像 P各自的均值和方差。

　　然后计算两幅图像的相关系数 p，本文选择所有模板中与规则化图像具有最大相关系数 p且 p>0．5的模板作为当前匹配结果，并返回与之对应的 ID值