旋转不变性图像模板匹配快速算法

综合利用图像梯度幅值统计的旋转不变性,梯度角度统计的旋转迁移性以及图像梯度角度统计的旋转自相关系数分布对称性,基于图像的3种不同特征,分两步精确快速地完成了统计匹配运算。仿真试验结果显示:本文算法在模板图像发生任意角度旋转的情况下匹配性能好。该算法时间复杂度小,并且在模板图像灰度发生一定程度的非线性变换、缩放、遮挡等情况时仍具有良好的鲁棒性能。     

一种基于模糊分类的模板匹配眼睛定位方法

针对眼睛定位问题，提出了一种基于模糊分类的模板匹配方法。在用一种合成的眼睛模板对人脸图像进行匹配得到眼睛定位点的备选集合的基础上，通过模糊分类技术引入双眼相对位置关系等知识信息，从备选集合中找出相似度最高的一组作为双眼的定位点。实验证明与传统模板匹配方法相比，该方法能够同时定位双眼，并能够显著提高定位准确率和定位速度，对戴眼镜、头部变化、焦距变化和光照变化具有一定的鲁棒性。     

一种基于肤色和模板匹配的人脸检测方法

提出了一种基于肤色和模板匹配的人脸检测方法，该方法首先对搜集到的人脸肤色样本在YCbCr空间中进行聚类，然后根据聚类的范围在输入的图像中确定候选的人脸区域（假设存在）的位置，接着对该候选人脸区域进行归一化处理，再计算人脸模板和该候选区域的Hausdorff距离，根据该距离大小最终确定该候选区域是否为人脸．实验表明：该算法检测准确率高，具有良好的实时性和鲁棒性．     

基于模板匹配的发票号码识别算法

针对数字识别系统中的发票号码识别问题,提出了一种有效的基于模板匹配的发票号码识别算法.通过对发票数字图像进行前期处理以获得单个字符图像,根据印刷体数字二值化后矩阵特点,基于模板匹配的思想,将待识别字符图像与模板图像进行信息区叠加,对叠加后的图像进行不匹配像素统计,从而得到匹配系数,取匹配系数最小值为最佳匹配.结果表明,该方法简单有效,抗干扰性强且识别率较高,识别发票图像准确率可达99%.     

一种基于肤色和模板匹配的人脸检测方法

提出了一种基于肤色和模板匹配的人脸检测方法,该方法首先对搜集到的人脸肤色样本在YCbCr空间中进行聚类,然后根据聚类的范围在输入的图像中确定候选的人脸区域(假设存在)的位置,接着对该候选人脸区域进行归一化处理,再计算人脸模板和该候选区域的Hausdorff距离,根据该距离大小最终确定该候选区域是否为人脸.实验表明:该算法检测准确率高,具有良好的实时性和鲁棒性.     

一种快速归一化相关匹配算法

在分析了现有归一化相关匹配算法的基础上,提出了一种快速归一化相关匹配算法.通过建立累加和表与平方和表减少匹配过程中互相关系数加减法的冗余计算,进而缩短归一化相关匹配的计算时间.实验验证该算法在无损匹配性能的条件下可以大大降低计算的时间消耗.     

一种基于模板匹配的远场畸变校正方法

在激光照射性能监测系统跟踪移动目标采集远场图像过程中,由于受主光轴入射角度、相对位移等因素影响,导致所摄图像会产生一定程度的畸变。为了校正图像畸变,提出一种基于模板匹配的远场畸变校正方法。首先制作四个靶板角点模板,利用模板匹配算法跟踪识别畸变图像的靶板角点;依据相机成像模型计算出理想靶板角点的像素坐标;根据四对靶板角点,利用透视投影模型求解畸变校正系数,从而实现对图像的畸变校正。实验表明,该方法可以对远场畸变图像进行有效校正,具有实验条件要求低、校正精确、处理速度快等优点,为激光照射性能监测系统提供了准确的图像信息,在实际工程中具有重要意义。     

基于模板匹配的手写体字符识别方法

提出了一种新的矢量化字符的特征提取方法,能有效地提取出矢量化字符的矢量线段数、交叉矢量线段数以及矢量线段的角度;给出了生成标准字符模板和模板库的方法;并提出了基于模板匹配的手写体字符识别算法,对机械图纸上各种手写体字符进行了有效的识别。     

一种基于模板匹配的船铭牌字符分割方法

字符分割是船舶身份识别系统中的关键步骤,提出了一种船铭牌字符分割方法.该方法首先进行图像增强、灰度化和二值化等图像预处理操作,采用了一种基于Hough变换和K均值聚类直线拟合算法校正倾斜变形的牌照图像,然后在分析船铭牌字符特点的基础上,采用一种快速的模版匹配结合垂直与水平投影法对船铭牌上的单个字符进行分割,提高了字符分割的速度和精度.实验结果表明,该方法能够对船铭牌字符进行准确分割,具有良好的鲁棒性和实用性.     

基于数值遗传算法的快速模板匹配

针对目前图像处理中模板匹配方法一般具有较大计算量的不足，提出使用遗传算法进行快速的搜索。由于图像本身是离散的模型，因而提出使用双线性插值算法，将搜索空间扩张到一个平面上的连续域，从而可以进行数值优化，目标函数为模板和图像间的互相关。采用基于空间划分的数值遗传算法，通过在凸集上的杂交机制生成迭代解，具有较快的计算速度和较强的全局寻优能力。通过实验分析了目标函的性质，并在最后给出了求解实例来说明算法的性能。     

基于模板匹配的掌纹识别自适应阈值选取方法

结合在线掌纹的特点,对模板匹配算法进行了改进.首先为了去除噪声,在匹配之前对掌纹图像做小波滤波处理;然后对匹配之后的数值矩阵采用各向异性的自适应阈值处理方法,以克服光照不均匀及光的方向性等问题,有效提取掌纹线特征;最后应用本算法对不同掌纹图像进行识别,验证了方法的有效性.     

基于模板匹配的掌纹识别自适应阈值选取方法

结合在线掌纹的特点，对模板匹配算法进行了改进．首先为了去除噪声，在匹配之前对掌纹图像做小波滤波处理；然后对匹配之后的数值矩阵采用各向异性的自适应阈值处理方法，以克服光照不均匀及光的方向性等问题，有效提取掌纹线特征；最后应用本算法对不同掌纹图像进行识别，验证了方法的有效性。     

基于投影特征的快速图像匹配方法

为了减少现有投影法模板中的冗余像素和匹配过程中无效的投影计算,提出了一种基于投影特征的快速图像匹配方法。基于投影法匹配原理和目标物体最小纵横比矩形特性,构造出平行四边形模板,并应用四方向链码实现该模板的投影变换;在图像匹配过程中,基于模板投影数据的取值范围和动态阈值序贯相似性检测原理,实现投影变换过程中灰度值的实时判定。实验结果表明,本文提出的方法与其他图像匹配算法相比在运算速度上优势显著。     

一种基于模板匹配的人民币纸币面额识别方法

从图像处理的角度论述了人民币纸币的识别方法.针对人民币纸币面额种类少的特点，提出了采用模板匹配的方法.传统的二维模板匹配虽然实现简单，但计算量十分庞大，花费时间太长，针对此情况采用了当今发展比较成熟的一维灰度投影的模板匹配算法.该算法通过图像灰度投影变换，形成一维图像，并用一维图像进行快速匹配.试验结果表明，后者在保证了匹配准确率略高的前提下，识别速度明显高于前者，从而提高了设备的识别速度，使之更具有了实用性.     

基于模板匹配的改进型目标识别算法

针对图像处理过程中采用局部特征提取与特征匹配的目标识别算法对纹理不丰富物体识别精度差、在同一次学习过程中不能多视角识别同一个物体的缺点,提出采用基于模板匹配的改进型目标识别算法,提高对纹理不丰富物体的识别速度及准确率。利用梯度作为特征量完成模板匹配,结合DOT算法去除次要的梯度特征,只采用幅值大的主导梯度方向作为特征量进行模板匹配,融入仿射投影变换算法、将模板特征二进制化来提高在线同时识别多个不同物体、多视角识别同一个三维物体的速度及准确率。试验证明,该目标识别算法对复杂背景中纹理较少的物体,发生微小变形、微小平移和光照变换的物体识别效果鲁棒性强。     

一种用于组合导航的SAR图像快速匹配算法

提出了基于合成孔径雷达(SAR)图像匹配技术的惯性导航系统(INS)/SAR组合导航方法。首先将计算机视觉领域的快速鲁棒性特征(SURF)算子用于对SAR图像的局部特征描述,然后对兴趣点建立快速索引,并用阈值为0.6的最近邻法则进行快速的初匹配,最后使用随机抽样一致(RSC)进一步去除错误的匹配点对。实验中,用2组真实的SAR数据对算法进行仿真并与尺度不变特征变换(SIFT)算子进行比较,结果显示,两者的鲁棒性相差很小,但在匹配时间上本文算法明显优于SIFT算子,本文算法更适用于组合导航的SAR图像匹配。     

一种快速医学图像亚像素边缘检测方法

针对目前医学图像配准中使用的多是配准精度较低的像素级的边缘检测的问题，提出一种新算法将像素级算子sobel，log，prewitt，roberts，zerocross和canny分别与Zemike矩算子及搜索算法相结合，并对边缘检测结果进行比较，从中选取较优的算子来实现医学图像亚像素边缘检测，实验结果表明该算法克服了像素级算子和Zemike。矩算子的缺点，提取的边缘定位精度高，计算时间短，抗干扰性强。     

一种快速医学图像亚像素边缘检测方法

针对目前医学图像配准中使用的多是配准精度较低的像素级的边缘检测的问题,提出一种新算法将像素级算子sobel,log,prewitt,roberts,zerocross和canny分别与Zernike矩算子及搜索算法相结合,并对边缘检测结果进行比较,从中选取较优的算子来实现医学图像亚像素边缘检测.实验结果表明该算法克服了像素级算子和Zernike矩算子的缺点,提取的边缘定位精度高,计算时间短,抗干扰性强.