基于圖像灰度的模板匹配方法

1、基于圖像灰度的模板匹配方法圖像匹配技術(shù)是數(shù)字圖像信息處理和計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中的個(gè)基本問題，并在衛(wèi)星遙感、空間飛行器的自動(dòng)導(dǎo)航、武器投射系統(tǒng)的末制導(dǎo)和尋的、光學(xué)和雷達(dá)的圖像目標(biāo)跟蹤、地球資源分析與檢測(cè)、氣象預(yù)報(bào)、醫(yī)療診斷、文字讀取以及景物分析中的變化檢測(cè)等許多領(lǐng)域中得到廣泛應(yīng)用。一般來說，由于圖像在不同時(shí)間、不同傳感器、不同視角獲得的成像條件不同，因此即使是對(duì)同一物體，在圖像中所表現(xiàn)出來的幾何特性、光學(xué)特性、空間位置都會(huì)有很大的不同，如果考慮到噪聲、干擾等影響會(huì)使圖像發(fā)生很大差異，圖像匹配就是通過這些不同之處找到它們的相同點(diǎn)。圖像匹配算法主要分為兩類口：一類是基于灰度匹配的方法；另一類是基于特征匹

2、配的方法。前者主要用空間的一維或二維滑動(dòng)模板進(jìn)行圖像匹配，不同算法的區(qū)別主要在模板及相關(guān)準(zhǔn)則的選擇方面，這類方法一般匹配率高，但計(jì)算量大，速度較慢；后者則通過在原始圖像中提取點(diǎn)、線、區(qū)域等顯著特征作為匹配基元，進(jìn)而用于特征匹配，一般匹配速度較陜，但匹配精度不一定高。1.概念解釋：數(shù)字圖像:數(shù)字圖像是由被稱做像素的小塊區(qū)域組成的二維像素矩陣。一般把圖像分成3種形式：?jiǎn)紊珗D像，灰度圖像和彩色圖像。像素：表示圖像顏色的最小單位灰度圖像：灰度圖是指只含亮度信息，不含色彩信息的圖像，就像平時(shí)看到的黑白照片：亮度由暗到明，變化是連續(xù)的?；叶葓D的每個(gè)像素的亮度用一個(gè)數(shù)值來表示，通常數(shù)值范圍在0255之間，即

3、可用一個(gè)字節(jié)來表示，0表示黑，255表示白，而其他表示灰度。點(diǎn)陣圖:顯示器的屏幕由可以發(fā)光的像素點(diǎn)組成.并且從幾何位置看,所用這些像素點(diǎn)構(gòu)成一個(gè)矩形的陣列.利用計(jì)算機(jī)控制各像素點(diǎn)按我們指定的要求發(fā)光,就構(gòu)成了我們需要的圖形.這種方式構(gòu)成的圖形我們可稱之為點(diǎn)陣圖形.點(diǎn)陣圖形的坐標(biāo)系統(tǒng)：各像素點(diǎn)有一個(gè)坐標(biāo)唯一指定了它的位置如果點(diǎn)陣圖形的大小是NXM,那么它的點(diǎn)陣共有M行N列，每個(gè)像素點(diǎn)的位置就由它所在的行和列的位置所唯一確定.這個(gè)行和列的位置就給出了點(diǎn)陣圖形的坐標(biāo)系統(tǒng).按照前面的順序，第m行，第n列的像素點(diǎn)順序數(shù)就是m+(n-l)N反之，順序數(shù)為s的像素點(diǎn)在第sModN行,第Int(s/N)+1列

4、,這里的sModN是s除以N后的余數(shù)，Int(s/N)是s/N的整數(shù)部分需要注意的是第m行，第n列的像素點(diǎn)的坐標(biāo)可能不是(m;n)，而是(m-1;n-1).這是因?yàn)橛袝r(shí)為了在計(jì)算機(jī)中處理的方便，像素點(diǎn)的行列的排序不是從1,而是從0開始的.我們常用的顯示器的像素坐標(biāo)就是如此.2數(shù)字圖像匹配算法設(shè)計(jì)：在此軟件中我采用了兩種圖像匹配算法：基于灰度的模板匹配算法基于灰度的快速匹配算法。由于各種各樣的原因如(成象條件的差異)圖象預(yù)處理，引入的誤差等，參與圖象匹配的模板與潛在的匹配子圖象間通常存在著程度不同的不一致，因此根據(jù)模板在一幅陌生圖象中檢測(cè)出潛在的匹配對(duì)象并得出它在圖象中的位置是一件復(fù)雜的工作?；?/p>

5、于灰度的摸版匹配算法模板匹配是指用一個(gè)較小的圖像，即模板與源圖像進(jìn)行比較，以確定在源圖像中是否存在與該模板相同或相似的區(qū)域，若該區(qū)域存在，還可確定其位置并提取該區(qū)域。模板匹配常用的一種測(cè)度為模手術(shù)臺(tái)與源圖像對(duì)應(yīng)區(qū)域的誤差平方和。設(shè)f(x,y)為MXN的源圖像，t(j,k)為JXK(JWM,KWN)的模板圖像,則誤差平方和測(cè)度定義為:D(x,y)土尺f(x+j,y+k)-t(j,k)2j=0k=0由上式展開可得:D(x,y)=f(x+j,y+k)22藝乞t(j,k)-f(x+j,y+k)+藝乞t(j,k)2j=0k=0jkj=0k=0DS(x,y)=tKf(x+j,y+k)2j=0k=0DST(

6、x,y)=2於zt(j,k)-f(x+j,y+k)j=0k=0DT(x,y)=堵-t(j,k)2j=0k=0DS(x,y)稱為源圖像中與模板對(duì)應(yīng)區(qū)域的能量，它與像素位置(x,y)有關(guān)，但隨像素位置(x,y)的變化，DS(x,y)變化緩慢。DST(x,y)模板與源圖像對(duì)應(yīng)區(qū)域的互相關(guān)，它隨像素位置(x,y)的變化而變化，當(dāng)模板t(j,k)和源圖像中對(duì)應(yīng)區(qū)域相匹配時(shí)取最大值。DT(x,y)稱為模板的能量，它與圖像像素位置(x,y)無關(guān),只用一次計(jì)算便可。顯然，計(jì)算誤差平方和測(cè)度可以減少計(jì)算量?；谏鲜龇治?，若設(shè)DS(x,y)也為常數(shù)，則用DST(x,y)便可進(jìn)行圖像匹配，當(dāng)DST(x,y)取最大值時(shí)，便可認(rèn)為模板與圖像是匹配的。但假設(shè)DS(x,y)為常數(shù)會(huì)產(chǎn)生誤差，嚴(yán)重時(shí)將無法下確匹配，因此可用歸一化互相關(guān)作為誤差平方和測(cè)度，其定義為：藝刃t(j,k)-f(x+j,y+k)R(x,y)=i=0k=0范f(x+j,y+k)-(j,k)2.j=0k=0j=0k=0下圖給出了模板匹配的示意圖，其中假設(shè)源圖像f(x,y)和模板圖像t(k,l)的原點(diǎn)都在左上角。對(duì)任何一個(gè)f(x,y)中的(x,y)，根據(jù)上式都可以算得一個(gè)R(