通過圖可以發現模組圖像直接經過大津法分割后，不同區域之間可能存在著斷續的連接，為了斷開這些連接部分，用開運算進行處理，運算規則為：使用結構元素B對集合A進行開運算表達式為；，用B對A進行開運算就是用B對A進行腐蝕，然后用B對結果進行膨脹。開運算會消除圖像邊緣毛刺，使得輪廓變得光滑，斷開狹窄的間斷，結果如圖9所示。

4 圖像配準
4．1 Fourler-Mellin圖像配準
在LED模組的檢測過程中，模組擺放位置的變化必將導致待測圖像與標準模板圖像之間存在著差異，對下一步檢測的準確性將產生不可預計的影響。在實際情況中，可能存在著旋轉縮放等使問題。文中使用Fourier-Mellin圖像配準算法，該算法是一種經典的基于非特征的圖像配準算法，考慮被配準的兩幅圖像s(x，y)和r(x，y)，其中s(x，y)是r(x，y)經過平移、旋轉和一定尺度縮放變換后的圖像，即

式中|．|表示頻譜幅度。可以看出，α(旋轉角度)和σ(縮放因子)可以和平移量(x0，y0)分離計算。分析可知頻譜幅度僅與α和σ有關，而與平移量(x0，y0)無關，故相似變換參數可分兩步來分別計算，第一步通過圖像幅度譜求出旋轉角度α和縮放因子σ，第二步求出平移參數x0和y0。
4. 2 重新采樣插值
變換后，像素的坐標不會和原來的采樣網格完全相同，即輸入圖像的位置坐標為整數，而輸出圖像的位置坐標為非整數，這就需要對變換后的圖像進行重新采樣和插值處理。文中使用雙線性插值法對圖像進行插值處理。處理公式為：

其中，(x，y)為映射位置，0x1，0y1，(0，0)、(0，1)、(1，0)、(1，1)為映射位置臨近的4個像素點，通過插值運算，可使的插值結果較為平滑，可能會使圖像的細節產生退化，也可能會使得到圖像表面在領域邊界處溫和，但是斜率卻不吻合，但是這兩種情況均可通過高階插值得以修正。
利用Fomier-Mellin交換，對旋轉后的模組圖像進行校正，對變換后的圖像進行重采樣和插值處理，校正后模組圖像與原始圖像進行重疊配準。結果如圖10、11、12所示。