一种基于图像纹理的模板匹配算法

为了提高实际工程应用中图像匹配算法计算的实时性,增强图像匹配算法对复杂场景跟踪的鲁棒性,提出了一种新的基于图像纹理的模板匹配算法(TTM)。依据邻域内像素灰度变化的趋势分别提取水平、垂直方向二值化的图像纹理矩阵,然后根据定义的一个相似性判别准则,分别度量水平、垂直两个方向二值化图像矩阵之间的相关置信度。最后,通过合成两个方向上的图像匹配置信度结果得到目标配准置信度。实验结果表明,该算法对图像光照变化、目标部分被遮挡等情况具有较好的适应性。     

一种用于不相似图像的匹配定位方法研究

本文定义了一种新的图像与模板相似性度量，并结合距离变换给出相应的匹配算法，实验结果表明该算法匹配速度在大多数情况下比传统的ＭＡＤ、ＮＣＣ算法快，且抗灰度变换，抗边缘偏移和不连续能力强。     

一种新型的快速模板匹配算法

提出了一种基于快速傅立叶变换的快速模板匹配算法。针对现有模板匹配算法运算量大,计算速度在现有技术条件下受到制约的问题,提出基于快速傅立叶变换的快速模板匹配算法,利用傅立叶变换中的卷积定理,结合快速傅立叶变换(FFT),将计算量大为减少,同时使用单指令多数据流(IMD)算法实现了加速,收到了良好的效果。     

基于内容的图像检索中的一种多粒度组合查询方法

将图像分成不同层次度量时，由于不同层对最后结果所起的作用不同，因而在合并不同层产生的结果集时，应该考虑应用非线性变换。文章在图像信息的层次化描述模型的基础上，提出了一种用神经网络组合不同层的查询结果的方法，实验表明该方法是可行的。     

一种双目视觉的匹配模板优化方法

模板尺寸是双日图像灰度模板匹配算法的重要参数,针对单层砂轮的局部双目图像,提出了一种模板尺寸的优化选择方法.首先,对左图上的特征像素,给定模板尺寸,根据顺序相似性检测算法,求出该像素在右图上的匹配像素,同时求出相应的匹配曲线和匹配曲面;然后,改变模板大小,得到一族匹配曲线和匹配曲面;最后,在分析其物理意义和变化趋势的基础上,制定出合适的优化策略,得到优化匹配模板.实验结果表明,用优化模板进行的匹配运算,具有匹配精度高、运算速度快、抗噪能力强和误配率低等优点,具有一定的实用价值.     

MCD-SSDA匹配方法研究

MCD相关匹配是针对模板相关匹配算法中存在的缺点提出的一种新的图像相似度度量方法,即将目标图像中与模板图像相接近的点的个数作为相似度量来进行匹配,该方法已验证具有相关曲面尖锐,置信度高的特点．考虑到硬件实现及实时性的需要,在分析了经典的SSDA算法的基础上,重新对MCD表达式进行定义并提出了MCD—SSDA匹配方法,经Matlab仿真实验后证明该方法具有优越性．     

一种新的基于模板匹配的车型识别

为提高当前车型检测在交通场景下的实时性和准确性,提出了一种新的基于模板匹配的车型识别方法。首先,基于车辆区域的显著性设计了非均匀采点,然后采用梯度量化,二进制图像,线性化内存等手段实现模板的并行化匹配,最后通过kmeans聚类产生多层次的车型模板索引,实现快速查表的车型匹配算法。实验表明,该算法能实时高效地实现交通场景下的车型识别。     

基于模板匹配和神经网络的交通标志识别研究

提出一种基于模板匹配和神经网络相结合的交通标志识别方法。改方法集成了模板匹配的识别交通标志和神经网络识别交通标志的优点。可有效的提高识别的准确率,识别速度和识别的泛化能力。     

一种基于改进模板匹配的模具顶针复位检测

提出了一种注塑模具生产中顶针复位的检测方法.该方法利用模式识别技术检测模腔内的顶针是否完全复位,并通过改进传统模板匹配的搜索策略以提检测速度.实验结果表明,本方法可快速准确的检测顶针复位情况,特别是在图像噪声较多的复杂生产情况下保持了准确的检测结果.能够有效地保护模具及顶针.     

一种基于模板匹配的语音识别算法

语音识别是语音信号处理的一个重要研究方向,涉及到生理学、心理学、语言学、计算机科学以及信号处理等诸多领域,广泛应用于控制、通信、消费品等行业。文中介绍了一种简单的语音识别算法。该算法主要流程包括预处理、端点检测、提取特征值、模式匹配4个过程,其中端点检测以幅值为标准,特征值采用临界带特征矢量,模板匹配采用DTW算法。主...     

一种快速模板匹配法及其在运动估计中的应用

本文提出一种称为子集匹配的模板匹配新方法，并讨论其在运动估计中的应用。基于活动图象在空间域中的局部相关性，在匹配误差基本不增加的情况下，新方法可使运动估计的速度提高３至８倍，文章最后给出若干实验结果。     

一种具有行波传输匹配网络的输入匹配电路

提出了一种用于宽带放大器的新型输入匹配技术,给出了一种带行波传输匹配(TWM)网络的宽带共集电极输入匹配电路,对其TWM网络进行了详细分析.基于AWR软件的仿真结果表明:该TWM网络在宽频带内具有良好的输入阻抗匹配特性.采用截止频率为29.5 GHz的2μm InGaP/GaAs HBT工艺,设计了一款具有TWM输入匹配网络的宽带放大器,并成功流片.测试结果显示,该宽带放大器在40 MHz～22 GHz频率范围内可获得良好的输入匹配,输入反射系数S11稳定在-10 dB以下,功率增益在7.5 dB左右,其带宽范围几乎接近于晶体管的特征频率,直流功耗仅为20 mW左右.     

一种多视角自适应的模板匹配目标检测方法

基于灰度的模板匹配方法难以解决航空图像多视角变换问题,而基于特征点的模板匹配方法难以解决低分辨率小目标模板图像匹配不稳定的问题。为此,提出了一种基于变换矩阵空间优化搜索的模板匹配方法。首先将多视角下的投影变换空间进行离散化建模,利用归一化灰度的模板与实时图像,以投影后模板图像与实时图像之间的绝对误差和（SAD）建立优化模型;然后通过优化搜索算法寻找到模板图像与实时图像之间的最优变换矩阵,检测出实时图像中的包含的模板目标;最后针对搜索的时间复杂度较高问题设计了基于分支界限法的加速算法。利用公开数据集和实际图像进行仿真实验,结果表明所提的模板匹配方法相比传统特征匹配方法对于高斯噪声、高斯模糊和图像有损压缩等图像退化具有更好的适应性,在大视角差异和低分辨率条件下具有更低的投影误差和更高的稳定性,并解决了单模板多目标的匹配检测问题。     

一种新的基于对应像素距离度量的图像相关匹配方法

传统的图像相关匹配方法中,由于实时图和参考图之间存在着灰度差异和一定程度的几何形变以及对目标的局部遮挡,使得利用求取对应像素灰度差累加和来进行相似性度量算法的性能很容易受到影响。文中从另一角度提出了一种新的图像相关匹配算法。该方法改变了原先匹配算法中求取模块图像和目标图像的像素灰度差的和的方法,而改为求取两幅图像之间相接近的点的个数,从而使匹配算法的稳定性大大提高,因为 局部出现的大片噪声点将不会影响匹配的结果,而这样的情况在传统的相关算法中将会显著影响匹配结果。实验结果表明了该方法的有效性。     

一种基于特征加权模板匹配方法在纸币字符识别中的应用

纸币字符是纸币的重要特征之一,一组字符能够唯一标识纸币的身份.能够快速地识别纸币中的字符直接影响到纸币字符识别的精度和速度.本文运用特征加权模板匹配算法,设计了一个纸币字符识别算法.该算法从当前应用最广泛的模板匹配法入手,对标准模板匹配算法加以改进,从而提高了纸币字符实别的效率和精度.该算法能够充分区分开字符笔画和非笔画部分对字符识别的影响大小,从而有效地提升了识别率和鲁棒性.从实验结果来看,该算法性能较优.     

一种改进的模板匹配方法在弹点识别中的应用

在自动报靶系统中,使用模板匹配方法找出真实弹点是报靶的关键所在。但传统的模板匹配方法受对象物大小变化、旋转、扭斜等变动影响,需要准备各种可能的变形弹点模板,而且运算量大,难以提高识别效率。本文根据模板匹配方法的基本原理,结合弹点的统计性质特征,采用改进的模板匹配方法来识别弹点,利用弹点特征向量固定的这个前提条件,极大地减少了弹点识别需要的耗时,提高了自动报靶系统的工作效率。     

一种基于模板匹配的亚像素椭圆检测算法

针对熊猫光纤端面图像识别,提出了一种亚像素椭圆特征检测方法.通过参数分离和精度逐级递增的模板匹配,将算法的时间复杂度降低为O((log n)2).经实验检验,在低噪声环境下,该算法检测平均误差低于0.04像素;在高噪声和图像不完整的情况下,检测平均误差仍低于0.07像素.     

模板匹配的快速算法

本文提出了一种模板匹配的快速算法,算法中采用沃尔什-阿达马变换实现模板匹配。计算机模拟结果令人满意。     

模板匹配算法的两种实现方法比较

模板匹配算法是图像配准和视频跟踪等系统中常用的一种算法,首先对它进行了详细的分析研究,在此基础上比较了它在VS2010和System Generator两种环境下实现的性能指标。实验结果表明,基于System Generator环境的模板匹配算法效率更高,开发周期更短。     

基于模板匹配和特征点匹配相结合的快速车牌识别方法

介绍了一种简单易行的车牌识别方法。对于车牌灰度图像进行滤波去噪后先用峰谷法二值化，再用垂直投影法进行分割，最后进行模板匹配，并用特征点匹配对几组易出错的字符进行检查，从而得到车牌号。