模板匹配的恒常性特征及频域实现

构造了对空域几何变化具有强鲁棒性的频域模板匹配算法，使模板匹配成为具有几何恒常性特征的原型匹配。傅立叶变换提取信号的平移不变性；用原点自相关函数值R(0)进行能量归一化处理，消除信号幅度比例的影响；通过对数变换将空域尺度变化转化为可在频域中消除的平移变化；引入能量分布函数，消除来自空间旋转对匹配的影响，从原理上保证了频域模板匹配算法对空域几何干扰的恒常性。实验表明，该算法能够有效消除来自空域的几何变化对模板匹配过程的干扰。     

室外场景CSIFT的关键点检测和特征匹配

在目标的识别和匹配中,SIFT已经被证明是鲁棒性最好的局部不变特征描述符.虽然它能够对各种几何变化保持不变性,但却忽略了目标的颜色信息,限制了它的性能.提出一种改进的彩色的尺度不变特征变换(CSIFT)方法,结合目标的颜色特征与几何特征,针对室外场景的特点,简化了颜色不变量形式,实现了室外场景中目标的关键点检测和特征匹配.实验结果表明,CSIFT方法比经典的SIFT能更好地适用于室外场景中的关键点检测和特征匹配.     

遮挡情况下基于特征相关匹配的目标跟踪算法

特征相关匹配是重要的运动目标跟踪方法.目标特征有灰度特征和边缘特征两大类,在遮挡情况下,采用哪种特征进行匹配,要根据目标本身属性来确定.本文先对目标灰度性质做出判断,然后根据灰度单一或是丰富来合理选择边缘相关匹配或者是基于多子块的灰度相关匹配来解决遮挡情况下的刚性目标跟踪问题.其中边缘匹配算法是通过当前边缘与实时更新模板的最优匹配来确定目标的运动位移量.基于多子块的灰度相关匹配算法通过目标的各个具有较明显特征的子块准确判定遮挡区域,利用剩余的未被遮挡的子块参与灰度相关匹配继续跟踪目标.实验结果表明,这种算法是十分有效的.     

基于几何不变性原理图像分割算法研究

研究图像分割精度质量问题,由于图像中存在噪声和伪影,造成区域边界不连续,影响提取质量。传统的图像分割算法提取的图像质量差。为了解决上述问题,提出了一种利用几何旋转不变性特征和直线特征的图像分割算法,有效地提高了图像分割的准确率。算法首先分别对图像提取SIFT和LOFO特征,并在两种特征基础上进行匹配,获得匹配值,然后算法将两个匹配结果有机的结合起来,得到最终的匹配值。仿真结果表明,提出的新的几何不变性原理图像分割算法能快速的有效的分割图像,不仅可以得到了比较高的分割精度,获得有效的提取。还大大减少了计算量,并能够改善图片分割的效率和质量。     

空域和频域相结合的景象匹配算法

针对数字景象匹配中采用单一算法所存在的问题,提出了采用归一化积相关和相位相关二者结合的复合匹配算法,实现了优势互补,有效地提高了数字景象匹配的概率和精度,为了进一步改善匹配性能,还运用侧抑制竞争技术提取图象边缘,采用适当降低分辨率的策略来提高运算速度,使其更接近实际工程应用,仿真证明,该方案较为成功。     

基于边缘特征的亚像素相关匹配跟踪算法

基于像素灰度和基于特征的相关匹配跟踪算法跟踪精度不高,只能匹配定位到整像素点。针对该问题,采用相关函数拟合极值法对整像素匹配点进行亚像素定位。设计一种新的实验方法和基于边缘特征的相关匹配跟踪算法。实验结果表明,该算法可以达到0.1级别的亚像素定位精度。     

单一光照颜色恒常性计算研究进展

单一光照颜色恒常性计算研究是目前计算机视觉、机器学习等领域中最热门的研究课题之一。算法的合理性直接影响到自动白平衡等应用效果。目前颜色恒常性计算的方法多种多样,将其划分为无监督、有监督、算法的融合和颜色不变性描述的颜色恒常性计算方法。着重介绍了4类典型的颜色恒常性计算方法,分析了各自的优缺点。最后就颜色恒常性计算的性能评价方法以及发展趋势做了简单的论述。     

鲁棒且快速的特征点匹配算法

针对大部分基于特征的立体匹配速度过慢的问题,提出一种在频域下提取特征点坐标、空间域下提取特征描 述子的算法。首先,研究了图像的有效编码理论;其次,确定图像的显著性特征点坐标及其尺度;最后,构造适应特征 点尺度的模板提取图像的特征,用最近部法则进行特征点的匹配。实验结果表明,该算法效率高、计算快,同时也具有 较强的尺度及仿射变换鲁棒性,在速度与性能上达到了一个很好的平衡点。     

一种抗旋转的频域相关算法

一种抗旋转的频域相关算法＠徐捷＠张桂林＠郑云慧￥华中理工大学图象识别与人工智能研究所￥图像信息处理与智能控制国家教委开放实验室旋转校正,频域匹配,图象加权,滤波一种抗旋转的频域相关算法徐捷张桂林郑云慧（华中理工大学图象识别与人工智能研究所武汉４３００７４）...     

高斯几何矩及其在特征匹配与图像配准中的应用

针对几何矩存在特征表述能力较弱和对噪声敏感等缺点,提出一种高斯几何矩,并给出了它的平移和旋转不变矩,同时提出一种基于高斯几何矩的图像配准方法.在几何矩的基础上引入高斯核,定义了高斯几何矩;再由高斯复数矩推导高斯几何矩的位移不变矩及旋转不变矩的独立与完备集;讨论了尺度因子对高斯几何矩表征图像的影响,充分利用尺度因子的灵活性特点,重点捕获图像的有效信息,提高了图像的特征表述能力.对高斯几何矩和几何矩的特征匹配能力与图像配准能力进行详细比较的结果表明,文中提出的高斯几何矩矩比几何矩具有更强的特征表述能力和抗噪声干扰能力.     

基于旋转编码模板匹配的烟支计数识别

根据烟支的几何特征构造烟支模板,采用一种旋转编码方案将此二维模板映射成为整数集上的一个整数．利用旋转编码描述烟支的属性,通过属性变换得到每组属性的标准编码值．在模板匹配过程中,对模板覆盖下的图像部分作同样的旋转编码及属性变换,得到每组属性的实际编码值．各组属性的标准编码值和实际编码值间的差异将作为制定烟支识别条件的主要依据．实验表明,该方法可解决连通烟支或残缺烟支的计数识别问题,计数精度达到应用需求．     

基于特征点匹配的改进模板匹配算法

特征点匹配是图像匹配领域中一项重要研究内容.暴力匹配中强调缺少特征匹配不是由于太少的正确匹配,而在于很难分辨真假,故加入模板匹配进行约束,提出一种改进模板匹配算法.为了提升匹配速度和精度,该算法通过提供特征点的坐标,可以计算出每个特征点的得分值,并将其用于从输入图像中提取模板.基于输入图像和另一幅图像之间的模板匹配,使...     

Efficient Algorithms for Image Template and Dictionary Matching

Given a large text image and a small template image, the Template Matching Problem is that of finding every location within the text which looks like the pattern. This problem, which has received attention for low-level image processing, has been formalized by defining a distance metric between arrays of pixels and finding all subarrays of the large image which are within some threshold distance of the template. These so-called metric methods tends to be too slow for many applications, since evaluating the distance function can take too much time. We present a method for quickly eliminating most positions of the text from consideration as possible matches. The remaining candidate positions are then evaluated one by one against the template for a match. We are still guaranteed to find all matching positions, and our method gives significant speed-ups. Finally, we consider the problem of matching a dictionary of templates against a text. We present methods which are much faster than matching the templates individually against the input image.     

加权模板匹配的二值化阈值不敏感性研究

数字图像二值化处理过程中,阈值的选取非常之关键,为了在实际应用中能够快速准确地匹配出二值化图像中的目标图像,文中采用模板匹配的方法,对标准模板匹配算法和加权模板匹配算法的二值化阈值敏感性进行了研究。根据实验图像在二值化处理过程中所取阈值的波动对图像匹配结果的影响情况,得到加权模板匹配算法与标准模板匹配算法的二值化阈值敏感性差异。实验结论同时表明加权模板匹配算法具有较强的二值化阈值不敏感性和匹配性能好的优点。     

基于模板匹配算法的枪械编号识别研究

编号是枪械唯一的身份号码,枪械编号的数字识别有利于实现枪械的信息化管理和保障。论文将模板匹配法应用到枪械编号识别中,包括图像预处理、字符分割、归一化和字符识别等环节。根据枪械编号的特点采用聚类分析的方法实现分割字符,通过计算字符图像与模板图像的互相关函数得到号码。实验结果表明,该方法效果较好。     

模板匹配的并行算法

模板匹配方法是检测图像边缘的重要方法之一.本文对模板匹配方法中的Prewitt算子进行了研究,提 出了用该算子检测图像边缘的快速算法、向量及分布式算法，并且在并行虚拟环境PVM上实现了分布式计算，加速效果明显。     

相似变换下的模板图像自动匹配技术

基于Fourier-Mellin变换的相似不变性,论文给出了一种相似变换(即模板图像和场景图像之间存在平移、旋转和尺度缩放)下的模板匹配方法。主要工作包括:第一,给出了一种模板匹配度量准则。该准则可对每次的匹配结果直接做出判断,无需进行穷尽搜索;第二,对搜索策略、搜索步长等问题给出了优化建议。大量实验结果验证了该方法的可行性和鲁棒性。     

基于像素字符串比较的图像快速匹配算法

在分析传统的模板匹配算法的基础上提出了一种新的基于字符串匹配的快速匹配算法。算法的思路是在模板图像上任意确定一列像素，并将这一列像素的灰度值看成是一个字符串，以此对原图像的每一列进行字符串匹配。如果在原图像上的某一列上找到了完全匹配的串，或者找到最大匹配的串，就找到了所要匹配的模板在图像中的可能位置。然后在所有找到的位置上再做进一步的字符串匹配。如此继续就可以确定模板图像在待匹配图像上的位置。算法在统计意义上保证了匹配效果，且提高了匹配速度。实验结果表明该算法是一种有效的图像匹配算法。     

模板图像匹配中互相关的一种快速算法

基于归一化互相关系数的算法在模板匹配和特征跟踪中运用十分广泛,但缺点是其计算量很大.为此提出了一种在空间域利用盒形基简化互相关的快速算法,在不修改归一化互相关匹配原理的前提下,用原模板图像在一组正交盒形基张成的子空间上的投影取代原图像来进行互相关计算,以降低图像精度来缩减计算复杂度.实验说明,当搜索窗口大小较小时,此快速算法计算量明显小于传统的频域快速归一化互相关算法.