图像模板匹配快速算法研究

中南大学

硕士学位论文

图像模板匹配快速算法研究

姓名：刘锦峰

申请学位级别：硕士

专业：计算机应用技术

指导教师：沙莎

20070501

硕士学位论文第二章相关匹配方法

Ｂ２

Ｂｊ

图２－４Ｒ一块示意图＆ｌ即Ｒ睁Ｒ井

其中．Ｐ（哆）代表足所在的领域目的二进制编码，“代表移位操作，其后面的数字表示移位的位数。

在匹配过程中，仅需对模板和搜索图的二进制编码尸（Ｅ）进行相等比较即可，为实现模扳与搜索图的胄．块对齐，对模扳进行Ｋ２—１次裁剪，在搜索图的每～个位置都需进行Ｋ２次匹配，其中足代表Ｒ．块的边长。

（ａ）原图像（ｂ）模板（ｃ）分块后的模板

图２－５试验图像

为进一步详细分析上述算法，本文采用图像进行试验（如图２?５（ａ）、∞所示），显然匹配对象是非规则形状，因此在对非规则匹配对象用ＰＦＣ算法（如图２．５（ｃ）所示）进行编码匹配对，边缘凹凸处，显然粤ｌ入了大量背景信息，因此，由于背景的差异会导致同～个匹配对象有着不同的编码，从而导致误匹配。而且，编码对

●ｌ

基于模板匹配算法的数字识别讲解

中南民族大学毕业论文(设计) 学院: 计算机科学学院专业: 软件工程年级:2009 题目: 基于模板匹配算法的数字识别学生姓名: 李成学号:09065093指导教师姓名: 李波职称: 讲师 2013年5月

中南民族大学本科毕业论文（设计）原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名：2013年月日

摘要 (1) Abstract (1) 1 绪论 (2) 1.1 研究目的和意义 (2) 1.2 国内外研究现状 (2) 2 本文基本理论介绍 (3) 2.1 位图格式介绍 (3) 2.2 二值化 (3) 2.3 去噪 (3) 2.4 细化 (4) 2.5 提取骨架 (4) 3 图像的预处理 (5) 3.1 位图读取 (5) 3.2 二值化及去噪声 (5) 3.3 提取骨架 (6) 4 基于模板匹配的字符识别 (8) 4.1 样本训练 (8) 4.2 特征提取 (8) 4.3 模板匹配 (9) 4.4 加权特征模板匹配 (10) 4.5 实验流程与结果 (10) 5 结论 (16) 5.1 小结 (16) 5.2 不足 (16) 6 参考文献 (17)

基于模板匹配算法的数字识别摘要数字识别已经广泛的应用到日常生活中，典型的数字自动识别系统由图像采集、预处理、二值化、字符定位、字符分割和字符识别等几部分组成, 这些过程存在着紧密的联系。传统的模板匹配算法因为图像在预处理之后可能仍然存在较大的干扰，数字笔画粗细不均匀，有较大的噪声，识别效率不高。本文采的主要思想就是对字符进行分类，之后对字符进行细化，提取细化后字符的特征矢量，与模板的特征矢量进行加权匹配，误差最小的作为识别结果。本文在模板匹配法的基础上, 采用了特征值加权模板匹配法, 并且改进了匹配系数的求法。应用该法取得了满意的效果, 提高了识别率。关键词：模板匹配；数字识别；特征值加权；字符识别； Template matching algorithm-based digital identification Abstract Digital identification has been widely applied to daily life, the typical digital automatic identification system by the image acquisition, pre-processing, binarization, character positioning, character segmentation and character recognition several parts, there is a close link these processes. Traditional template matching algorithm because the image may still exist after pre-greater interference, digital strokes uneven thickness, the noise, the identification efficiency is not high. Adopted herein main idea is to classify the character after character refinement, the characters feature vector extraction refinement, and the template feature vector is weighted matching, the minimum error as a recognition result. Template matching method based on feature weighted template matching method, and improve the matching coefficient method. The application of the method to obtain satisfactory results, to improve the recognition rate. Key words：Template matching; digital identification; characteristic value weighted; character recognition;

数字图像处理课程设计题目和要求模板

数字图像处理课程设计题目和要求 1 2020年4月19日

文档仅供参考数字图像处理课程设计内容、要求题目一：图像处理软件 1、设计内容及要求：（1）、独立设计方案，实现对图像的十五种以上处理（比如：底片化效果、灰度增强、图像复原、浮雕效果、木刻效果等等）。（2）、参考photoshop软件，设计软件界面，对处理前后的图像以及直方图等进行对比显示；（3）、将实验结果与其它软件实现的效果进行比较、分析。总结设计过程所遇到的问题。 2、参考方案（所有参考方案若无特殊说明，均以matlab为例说明）： (1)实现图像处理的基本操作学习使用matlab图像处理工具箱，利用imread（）语句读入图像，例如image=imread（flower.jpg），对图像进行显示(如imshow（image）)，以及直方图计算和显示。 (2)图像处理算法的实现与显示 1 2020年4月19日

文档仅供参考针对课程中学习的图像处理内容，实现至少十五种图像处理功能，例如模糊、锐化、对比度增强、复原操作。改变图像处理的参数，查看处理结果的变化。自己设计要解决的问题，例如引入噪声，去噪；引入运动模糊、聚焦模糊等，对图像进行复原。 (3)参照“photoshop”软件，设计图像处理软件界面可设计菜单式界面，在功能较少的情况下，也能够设计按键式界面，视功能多少而定；参考matlab软件中GUI设计，学习软件界面的设计。题目二：数字水印 1、设计内容及要求：为保护数字图像作品的知识产权，采用数字水印技术嵌入水印图像于作品中，同时尽可能不影响作品的可用性，在作品版权发生争执时，经过提取水印信息确认作品版权。一般情况下，水印图像大小要远小于载体图像，嵌入水印后的图像可能遇到噪声、有损压缩、滤波等方面的攻击。因此，评价水印算法的原则就是水印的隐藏性和抗攻击性。根据这一要求，设计水印算法。（1）、查阅文献、了解数字水印的基本概念。 2 2020年4月19日

基于HALCON的模板匹配方法总结.

基于HALCON的模板匹配方法总结基于HALCON的模板匹配方法总结 HDevelop开发环境中提供的匹配的方法主要有三种，即Component-Based、Gray-Value-Based、Shape-Based,分别是基于组件（或成分、元素）的匹配，基于灰度值的匹配和基于形状的匹配。这三种匹配的方法各具特点，分别适用于不同的图像特征，但都有创建模板和寻找模板的相同过程。这三种方法里面，我主要就第三种－基于形状的匹配，做了许多的实验，因此也做了基于形状匹配的物体识别，基于形状匹配的视频对象分割和基于形状匹配的视频对象跟踪这些研究，从中取得较好的效果。在VC下往往针对不同的图像格式，就会弄的很头疼，更不用说编写图像特征提取、模板建立和搜寻模板的代码呢，我想其中间过程会很复杂，效果也不一定会显著。下面我就具体地谈谈基于HALCON的形状匹配算法的研究和心得总结。 1. Shape-Based matching的基本流程 HALCON提供的基于形状匹配的算法主要是针对感兴趣的小区域来建立模板，对整个图像建立模板也可以，但这样除非是对象在整个图像中所占比例很大，比如像视频会议中人体上半身这样的图像，我在后面的视频对象跟踪实验中就是针对整个图像的，这往往也是要牺牲匹配速度的，这个后面再讲。基本流程是这样的，如下所示： ⑴ 首先确定出ROI的矩形区域，这里只需要确定矩形的左上点和右下点的坐标即可，gen_rectangle1()这个函数就会帮助你生成一个矩形，利用 area_center()找到这个矩形的中心；

⑵ 然后需要从图像中获取这个矩形区域的图像，reduce_domain()会得到这个ROI；这之后就可以对这个矩形建立模板，而在建立模板之前，可以先对这个区域进行一些处理，方便以后的建模，比如阈值分割，数学形态学的一些处理等等； ⑶ 接下来就可以利用create_shape_model()来创建模板了，这个函数有许多参数，其中金字塔的级数由Numlevels指定，值越大则找到物体的时间越少，AngleStart和AngleExtent决定可能的旋转范围，AngleStep指定角度范围搜索的步长；这里需要提醒的是，在任何情况下，模板应适合主内存，搜索时间会缩短。对特别大的模板，用Optimization来减少模板点的数量是很有用的；MinConstrast将模板从图像的噪声中分离出来，如果灰度值的波动范围是10，则MinConstrast应当设为10；Metric参数决定模板识别的条件，如果设为’use_polarity’，则图像中的物体和模板必须有相同的对比度；创建好模板后，这时还需要监视模板，用inspect_shape_model()来完成，它检查参数的适用性，还能帮助找到合适的参数；另外，还需要获得这个模板的轮廓，用于后面的匹配，get_shape_model_contours()则会很容易的帮我们找到模板的轮廓； ⑷ 创建好模板后，就可以打开另一幅图像，来进行模板匹配了。这个过程也就是在新图像中寻找与模板匹配的图像部分，这部分的工作就由函数 find_shape_model()来承担了，它也拥有许多的参数，这些参数都影响着寻找模板的速度和精度。这个的功能就是在一幅图中找出最佳匹配的模板，返回一个模板实例的长、宽和旋转角度。其中参数SubPixel决定是否精确到亚像素级，设为’interpolation’，则会精确到，这个模式不会占用太多时间，若需要更精确，则可设为’least_square’,’lease_square_high’，但这样会增加额外的时间，因此，这需要在时间和精度上作个折中，需要和实际联系起来。比较重要的两个参数是MinSocre和Greediness，前一个用来分析模板的旋转对称和它们之间的相似度，值越大，则越相似，后一个是搜索贪婪度，这个值在很大程度上影响着搜索速度，若为0，则为启发式搜索，很耗时，若为1，则为不安全搜索，但最快。在大多数情况下，在能够匹配的情况下，尽可能的增大其值。 ⑸ 找到之后，还需要对其进行转化，使之能够显示，这两个函数 vector_angle_to_rigid()和affine_trans_contour_xld()在这里就起这个作用。前一个是从一个点和角度计算一个刚体仿射变换，这个函数从匹配函数的

图像处理技术--模板匹配

图像处理技术——模板匹配算法左力2002．3．认知是一个把未知与已知联系起来的过程。对一个复杂的视觉系统来说，它的内部常同时存在着多种输入和其它知识共存的表达形式。感知是把视觉输入与事前已有表达结合的过程，而识别也需要建立或发现各种内部表达式之间的联系。匹配就是建立这些联系的技术和过程。建立联系的目的是为了用已知解释未知。章毓晋《图像工程下册》P.163 一．模板匹配的基本概念模板就是一幅已知的小图像。模板匹配就是在一幅大图像中搜寻目标，已知该图中有要找的目标，且该目标同模板有相同的尺寸、方向和图像，通过一定的算法可以在图中找到目标，确定其坐标位置。以8位图像(其1个像素由1个字节描述)为例，模板T( m ? n个像素)叠放在被搜索图S( W ? H个像素)上平移，模板覆盖被搜索图的那块区域叫子图Sij。i，j为子图左上角在被搜索图S上的坐标。搜索范围是： 1 ≤ i ≤ W – M 1 ≤ j ≤ H – N 通过比较T和Sij的相似性，完成模板匹配过程。注意：图像的数据是从下到上、从左到右排列的。可以用下式衡量T和Sij相似性： ∑∑ = =- = N n ij M m n m T n m S j i D 12 1 )] , ( ) , ( [ ) ,(被搜索图 S 模板 T m i {

∑∑ ∑∑ ∑∑ ======+?-=N n M m N n ij M m N n ij M m n m T n m T n m S n m S 1 2 1 1 1 1 2 1 )] ,([),(),(2)],([ 上式的第一项为子图的能量，第三项为模板的能量，都与模板匹配无关。第二项是模板和子图的互相关，随( i, j )而改变。当模板和子图匹配时，该项有极大值。将其归一化，得模板匹配的相关系数： ∑∑∑∑∑∑======?= N n M m N n ij M m N n ij M m n m T n m S n m T n m S j i R 1 2 1 1 2 1 1 1 )] ,([)],([) ,(),(),( 当模板和子图完全一样时，相关系数R( i, j ) = 1。在被搜索图S 中完成全部搜索后，找出R 的最大值Rmax( im, jm )，其对应的子图Simjm 即为匹配目标。显然，用这种公式做图像匹配计算量大、速度较慢。另一种算法是衡量T 和Sij 的误差，其公式为： ∑∑ ==-=N n ij M m n m T n m S j i E 1 1 |),(),(|),( E( i, j )为最小值处即为匹配目标。为提高计算速度，取一个误差阈值E 0，当E( i, j )> E 0时就停止该点的计算，继续下一点计算。试验结果如下：注：以上试验是在赛扬600 PC 机上用VC6.0进行的。结果表明：被搜索图越大，匹配速度越慢；模板越小，匹配速度越快。误差法速度较快，阈值的大小对匹配速度影响大，和模板的尺寸有关。二．改进模板匹配算法我在误差算法的基础上设计了二次匹配误差算法：第一次匹配是粗略匹配。取模板的隔行隔列数据，即四分之一的模板数据，在被搜索图上进行隔行隔列扫描匹配，即在原图的四分之一范围内匹配。由于数据量大幅度减少，匹配速度显著提高。为了合理的给出一个误差阈值E0，我设计了一个确定误差阈值E0的准则： E 0 = e 0 * (m+1)/2 * (n+1)/2

目标跟踪相关研究综述

Artificial Intelligence and Robotics Research 人工智能与机器人研究, 2015, 4(3), 17-22 Published Online August 2015 in Hans. https://www.360docs.net/doc/e45531909.html,/journal/airr https://www.360docs.net/doc/e45531909.html,/10.12677/airr.2015.43003 A Survey on Object Tracking Jialong Xu Aviation Military Affairs Deputy Office of PLA Navy in Nanjing Zone, Nanjing Jiangsu Email: pugongying_0532@https://www.360docs.net/doc/e45531909.html, Received: Aug. 1st, 2015; accepted: Aug. 17th, 2015; published: Aug. 20th, 2015 Copyright ? 2015 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). https://www.360docs.net/doc/e45531909.html,/licenses/by/4.0/ Abstract Object tracking is a process to locate an interested object in a series of image, so as to reconstruct the moving object’s track. This paper presents a summary of related works and analyzes the cha-racteristics of the algorithm. At last, some future directions are suggested. Keywords Object Tracking, Track Alignment, Object Detection 目标跟踪相关研究综述徐佳龙海军驻南京地区航空军事代表室，江苏南京 Email: pugongying_0532@https://www.360docs.net/doc/e45531909.html, 收稿日期：2015年8月1日；录用日期：2015年8月17日；发布日期：2015年8月20日摘要目标跟踪就是在视频序列的每幅图像中找到所感兴趣的运动目标的位置，建立起运动目标在各幅图像中的联系。本文分类总结了目标跟踪的相关工作，并进行了分析和展望。

模板匹配

halcon模板匹配 * 在一个图片中获取ROI并在此图片中匹配 dev_close_window () dev_open_window (0, 0, 600, 600, 'black', WindowHandle) * 窗口语句 read_image(Image,'L:/Halcon test/mk2.jpg') *read_image(Image,'L:/Halcon test/mk3.jpg') *read_image(Image,'L:/Halcon test/mk4.jpg') * 这里有4张图片，每一张都说明一个小问题，附图分析。 gen_rectangle1 (ROI1, 57.8333, 49.5, 181.167, 342.833) * 画一个矩形选择ROI，矩形在左上角，覆盖一个完整的，无变形规定尺寸的商标，作为模板。 reduce_domain(Image,ROI1,ImageReduced1) * 大图和这个矩形的ROI相减就会得到一个左上角的商标的图案作为模板，命名ImageReduced。 create_shape_model(ImageReduced1,0,0,rad(360),0,'no_pregeneration','use_polarity',40,10,ModelID1) * 创建一个比例不变（1:1）的匹配的轮廓模型。具体参数下个帖子说明，也可见[Halcon算子学习交流区] Halcon模版匹配算子解析。 find_shape_model(Image,ModelID1,0,rad(360),0.7,13,0.5,'interpolation',0,0.9,Row,Column,Angle,Score) * 寻找与模板的大小尺寸必须是一比一匹配的，只是角度的不同而已，若大小发生变化，则不能匹配 get_shape_model_contours(ModelContours1,ModelID1,1) * 在大图中获取匹配。 for i := 0 to |Row|-1 by 1 vector_angle_to_rigid(0,0,0,Row【i】,Column【i】,Angle【i】,HomMat2D) affine_trans_contour_xld(ModelContours2,ContoursAffinTrans,HomMat2D) endfor * 获取匹配。 disp_message (WindowHandle, '总共匹配了' + |Row| + '个商标', 'window', 12, 12, 'red', 'true') * 输出数量统计。 clear_shape_model(ModelID1) stop()

模板匹配

图像模式识别中模板匹配的基本概念以及基本算法认知是一个把未知与已知联系起来的过程。对一个复杂的视觉系统来说，他的内部常同时存在着多种输入和其他知识共存的表达形式。感知是把视觉输入与事先已有表达结合的过程，而识别与需要建立或发现各种内部表达式之间的联系。匹配就是建立这些联系的技术和过程。建立联系的目的是为了用已知解释未知。（摘自章毓晋《图像工程》） 1、模板匹配法：在机器识别事物的过程中，常常需要把不同传感器或同一传感器在不同时间、不同成像条件下对同一景象获取的两幅或多幅图像在空间上对准，或根据已知模式到另一幅图像中寻找相应的模式，这就叫匹配。在遥感图像处理中需要把不同波段传感器对同一景物的多光谱图像按照像点对应套准，然后根据像点的性质进行分类。如果利用在不同时间对同一地面拍摄的两幅照片，经套准后找到其中特征有了变化的像点，就可以用来分析图中那些部分发生了变化；而利用放在一定间距处的两只传感器对同一物体拍摄得到两幅图片，找出对应点后可计算出物体离开摄像机的距离，即深度信息。一般的图像匹配技术是利用已知的模板利用某种算法对识别图像进行匹配计算获得图像中是否含有该模板的信息和坐标； 2、基本算法：我们采用以下的算式来衡量模板T（m,n)与所覆盖的子图Sij（i,j)的关系，已知原始图像S(W,H)，如图所示：利用以下公式衡量它们的相似性：上述公式中第一项为子图的能量，第三项为模板的能量，都和模板匹配无关。第二项是模板和子图的互为相关，随（i,j）而改变。当模板和子图匹配时，该项由

最大值。在将其归一化后，得到模板匹配的相关系数：当模板和子图完全一样时，相关系数R(i,j) = 1。在被搜索图S中完成全部搜索后，找出R的最大值Rmax(im,jm)，其对应的子图Simjm即位匹配目标。显然，用这种公式做图像匹配计算量大、速度慢。我们可以使用另外一种算法来衡量T和Sij的误差，其公式为：计算两个图像的向量误差，可以增加计算速度，根据不同的匹配方向选取一个误差阀值E0，当E(i,j)>E0时就停止该点的计算，继续下一点的计算。最终的实验证明，被搜索的图像越大，匹配的速度越慢；模板越小，匹配的速度越快；阀值的大小对匹配速度影响大； 3、改进的模板匹配算法将一次的模板匹配过程更改为两次匹配；第一次匹配为粗略匹配。取模板的隔行隔列数据，即1/4的模板数据，在被搜索土上进行隔行隔列匹配，即在原图的1/4范围内匹配。由于数据量大幅减少，匹配速度显著提高。同时需要设计一个合理的误差阀值E0： E0 = e0 * (m + 1) / 2 * (n + 1) / 2 式中：e0为各点平均的最大误差，一般取40~50即可； m,n为模板的长宽；第二次匹配是精确匹配。在第一次误差最小点（imin, jmin)的邻域内，即在对角点为（imin -1, jmin -1), (Imin + 1, jmin + 1)的矩形内，进行搜索匹配，得到最后结果。

图像匹配程序设计——模板匹配

摘要模板匹配就是把不同传感器或同一传感器在不同时间、不同成像条件下对同一景物获取的两幅或多幅图像在空间上对准,或根据已知模式到另一幅图中寻找相应模式的处理方法。模板匹配是数字图像处理的重要组成部分之一。简单而言，模板就是一幅已知的小图像。模板匹配就是在一幅大图像中搜寻目标，已知该图中有要找的目标，且该目标同模板有相同的尺寸、方向和图像，通过一定的算法可以在图中找到目标，确定其坐标位置。本文主要主要介绍了灰度相关的匹配方法，灰度相关的图像匹配算法是图像匹配算法中比较经典的一种，很多匹配技术都以它为基础进行延伸和扩展。它是从待拼接图像的灰度值出发，对待匹配图像中一块区域与参考图像中的相同尺寸的区域使用最小二乘法或者其它数学方法计算其灰度值的差异，对此差异比较后来判断待拼接图像重叠区域的相似程度，由此得到待拼接图像重叠区域的范围和位置，从而使用MATLAB软件实现图像匹配。当以两块区域像素点灰度值的差别作为判别标准时，最简单的一种方法是直接把各点灰度的差值累计起来。另一种方法是计算两块区域的对应像素点灰度值的相关系数，相关系数越大，则两块图像的匹配程度越高。该方法的匹配效果要更好，匹配成功率有所提高。关键词：图像匹配；MATLAB；灰度相关

目录 1 需求分析 (1) 1.1 问题描述 (1) 1.2 基本要求 (1) 2 设计方案 (2) 2.1 相关概念 (2) 2.2 算法设计 (2) 3 仿真内容 (5) 3.1 相关函数说明 (5) 3.2 模版匹配源代码 (8) 4 仿真结果及分析 (9) 结束语 (11) 参考文献 (12)

1 需求分析 1.1 问题描述计算机模式识别所要解决的问题，就是用计算机代替人去认识图像和找出一幅图像中人们感兴趣的目标物。在机器识别物体的过程，常需把不同传感器或同一传感器在不同时间，不同成像条件下对同一景物获取的两幅或多幅图像在空间上对准，或根据已知模式到另一幅图中寻找相应的模式，这就叫做匹配。模板匹配是一种最原始、最基本的模式识别方法。研究某一特定对象物位于图像的位置，进而识别对象，这就是匹配的问题。利用模板匹配可以在一幅图像中找到已知的物体。这里的模板指的是一幅待匹配的图像，相当于模式识别的模式。基本要求如下: (1).进行匹配的两幅图像为JPG格式或BMP格式。 (2).能够进行对两幅数字图像的匹配。 (3).采用交互式程序对图像进行匹配。 1.2 基本要求通过分析题目的基本要求，我将此使用两种方法实现匹配:一个是基于灰度的模板匹配，另一个是基于灰度的快速匹配。在以上两种方法中，用户可以对两张图像进行匹配并显示匹配结果。

模板匹配详解

模板匹配? 目标? 在这节教程中您将学到: ?使用OpenCV函数matchTemplate在模板块和输入图像之间寻找匹配,获得匹配结果图像 ?使用OpenCV函数minMaxLoc在给定的矩阵中寻找最大和最小值(包括它们的位置). 原理? 什么是模板匹配?? 模板匹配是一项在一幅图像中寻找与另一幅模板图像最匹配(相似)部分的技术. ?我们需要2幅图像: 1. 原图像(I):在这幅图像里,我们希望找到一块和模板匹配的区域 2. 模板(T):将和原图像比照的图像块我们的目标是检测最匹配的区域:

?为了确定匹配区域, 我们不得不滑动模板图像和原图像进行比较: ?通过滑动, 我们的意思是图像块一次移动一个像素(从左往右,从上往下). 在每一个位置, 都进行一次度量计算来表明它是“好” 或“坏” 地与那个位置匹配(或者说块图像和原图像的特定区域有多么相似). ?对于T覆盖在I上的每个位置,你把度量值保存到结果图像矩阵(R)中. 在R 中的每个位置都包含匹配度量值:

上图就是TM_CCORR_NORMED方法处理后的结果图像R . 最白的位置代表最高的匹配. 正如您所见, 红色椭圆框住的位置很可能是结果图像矩阵中的最大数值, 所以这个区域(以这个点为顶点,长宽和模板图像一样大小的矩阵) 被认为是匹配的. 实际上, 我们使用函数minMaxLoc来定位在矩阵R中的最大值点(或者最小值, 根据函数输入的匹配参数) . 问得好. OpenCV通过函数matchTemplate实现了模板匹配算法. 可用的方法有6个: 1. 平方差匹配method=CV_TM_SQDIFF 这类方法利用平方差来进行匹配,最好匹配为0.匹配越差,匹配值越大. b. 标准平方差匹配 method=CV_TM_SQDIFF_NORMED

地图匹配算法综述

地图匹配算法综述一、地图匹配：现有算法车辆导航系统实时接收GPS位置速度信息，以交通地图为背景显示车辆行驶轨迹。保证所显示的轨迹反映车辆的实际行驶过程，包括行驶路段，转弯过程及当前位置，就是地图匹配问题所要解决的目标。本节首先对地图匹配问题涉及到的基础概念、误差模型给出简要说明，同时介绍当前流行的一些地图匹配算法的思路与特点。 1.1 地图匹配问题介绍利用车载GPS接收机实时获得车辆轨迹，进而确定其在交通矢量地图道路上的位置，是当前车载导航系统的基础。独立GPS车载导航系统中克服GPS误差以及地图误差显示车辆在道路网上的位置主要是通过地图匹配算法，也就是根据GPS信号中的数据和地图道路网信息，利用几何方法、概率统计方法、模式识别或者人工神经网路等技术将车辆位置匹配到地图道路上的相应位置[8-12]。由于行驶中的车辆绝大部分都是在道路上的，所以通常的地图算法都有一个车辆在道路上的默认前提。地图匹配的准确性决定了GPS车辆导航系统的准确性、实时性与可靠性。具体来说取决于两方面：确定当前车辆正在行驶的路段的准确性与确定车辆在行驶路段上的位置的准确性。前者是现有算法的研究重点，而后者涉及到沿道路方向的误差校正，在现有算法中还没有得以有效解决。地图匹配的目标是将轨迹匹配到道路上，当道路是准确的时，也就成了确定GPS的准确位置，然后利用垂直映射方法完成匹配。要实时获得车辆所在的道路及位置通过地图匹配来实现是一种比较普遍而且成本较低的方法。车辆导航与定位系统中的地图匹配问题概括来讲就是将车载GPS接收机获得的带有误差的GPS轨迹位置匹配到带有误差的交通矢量地图道路上的相应位置。下面我们通过具体的数学模型

基于Matlab图像匹配——模板匹配

课程名称数字图像处理实验序号实验8 实验名称图像匹配——模板匹配实验地点综B207 实验学时 2 实验类型验证性 2017年10 月16 日

一、实验目的及要求在机器识别物体的过程，常需把不同传感器或同一传感器在不同时间，不同成像条件下对同一景物获取的两幅或多幅图像在空间上对准，或根据已知模式到另一幅图中寻找相应的模式，这就叫做匹配。模板匹配是一种最原始、最基本的模式识别方法。利用模板匹配可以在一幅图像中找到已知的物体。这里的模板指的是一幅待匹配的图像，相当于模式识别的模式。基本要求如下: (1).进行匹配的两幅图像为JPG格式或BMP格式。 (2).能够进行对两幅数字图像的匹配。 (3)采用交互式程序对图像进行匹配。二、实验原理与内容模板匹配是指用一个较小的图像，即模板与源图像进行比较，以确定在源图像中是否存在与该模板相同或相似的区域，若该区域存在，还可确定其位置并提取该区域。模板匹配常用的一种测度为模手术台与源图像对应区域的误差平方和。设f(x,y)为M×N的源图像，t(j,k)为J×K(J≤M,K≤N)的模板图像,则误差平方和测度定义为: DS(x,y)称为源图像中与模板对应区域的能量，它与像素位置（x,y）有关，但随像素位置（x,y）的变化，DS(x,y)变化缓慢。DST(x,y)模板与源图像对应区域的互相关，它随像素位置（x,y）的变化而变化，当模板t(j,k)和源图像中对应区域相匹配时取最大值。DT(x,y)称为模板的能量，它与图像像素位置(x,y)无关，只用一次计算便可。显然，计算误差平方和测度可以减少计算量。基于上述分析，若设DS(x,y)也为常数，则用DST(x,y)便可进行图像匹配，当DST(x,y)取最大值时，便可认为模板与图像是匹配的。但假设DS(x,y)为常数会产生误差，严重时将无法下确匹配，因此可用归一化互相关作为误差平方和测度，其定义为：

模板匹配算法

1、模板匹配法：在机器识别事物的过程中，常常需要把不同传感器或同一传感器在不同时间、不同成像条件下对同一景象获取的两幅或多幅图像在空间上对准，或根据已知模式到另一幅图像中寻找相应的模式，这就叫匹配。在遥感图像处理中需要把不同波段传感器对同一景物的多光谱图像按照像点对应套准，然后根据像点的性质进行分类。如果利用在不同时间对同一地面拍摄的两幅照片，经套准后找到其中特征有了变化的像点，就可以用来分析图中那些部分发生了变化；而利用放在一定间距处的两只传感器对同一物体拍摄得到两幅图片，找出对应点后可计算出物体离开摄像机的距离，即深度信息。一般的图像匹配技术是利用已知的模板利用某种算法对识别图像进行匹配计算获得图像中是否含有该模板的信息和坐标； 2、基本算法：我们采用以下的算式来衡量模板T（m,n)与所覆盖的子图Sij（i,j)的关系，已知原始图像S(W,H)，如图所示：利用以下公式衡量它们的相似性：上述公式中第一项为子图的能量，第三项为模板的能量，都和模板匹配无关。第二项是模板和子图的互为相关，随（i,j）而改变。当模板和子图匹配时，该项由最大值。在将其归一化后，得到模板匹配的相关系数：当模板和子图完全一样时，相关系数R(i,j) = 1。在被搜索图S中完成全部搜索后，找出R的最大值Rmax(im,jm)，其对应的子图Simjm即位匹配目标。显然，用这种公式做图像匹配计算量大、速度慢。我们可以使用另外一种算法来衡量T和Sij的误差，其公式为：

计算两个图像的向量误差，可以增加计算速度，根据不同的匹配方向选取一个误差阀值E0，当E(i,j)>E0时就停止该点的计算，继续下一点的计算。最终的实验证明，被搜索的图像越大，匹配的速度越慢；模板越小，匹配的速度越快；阀值的大小对匹配速度影响大； 3、改进的模板匹配算法将一次的模板匹配过程更改为两次匹配；第一次匹配为粗略匹配。取模板的隔行隔列数据，即1/4的模板数据，在被搜索土上进行隔行隔列匹配，即在原图的1/4范围内匹配。由于数据量大幅减少，匹配速度显著提高。同时需要设计一个合理的误差阀值E0： E0 = e0 * (m + 1) / 2 * (n + 1) / 2 式中：e0为各点平均的最大误差，一般取40~50即可； m,n为模板的长宽；第二次匹配是精确匹配。在第一次误差最小点（imin, jmin)的邻域内，即在对角点为（imin -1, jmin -1), (Imin + 1, jmin + 1)的矩形内，进行搜索匹配，得到最后结果。

经典推荐算法研究综述

Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2019, 9(9), 1803-1813 Published Online September 2019 in Hans. https://www.360docs.net/doc/e45531909.html,/journal/csa https://https://www.360docs.net/doc/e45531909.html,/10.12677/csa.2019.99202 Review of Classical Recommendation Algorithms Chunhua Zhou, Jianjing Shen, Yan Li, Xiaofeng Guo Information Engineering University, Zhengzhou Henan Received: Sep. 3rd, 2019; accepted: Sep. 18th, 2019; published: Sep. 25th, 2019 Abstract Recommender systems are effective tools of information ?ltering that are prevalent due to cont i-nuous popularization of the Internet, personalization trends, and changing habits of computer us-ers. Although existing recommender systems are successful in producing decent recommend a-tions, they still suffer from challenges such as cold-start, data sparsity, and user interest drift. This paper summarizes the research status of recommendat ion system, presents an overview of the field of recommender systems, describes the classical recommendation methods that are usually classified into the following three main categories: content-based, collaborative and hybrid recommendation algorithms, a nd prospects future research directions. Keywords Recommender Systems, Cold-Start, Data Sparsity, Collaborative Filtering 经典推荐算法研究综述周春华，沈建京，李艳，郭晓峰信息工程大学，河南郑州收稿日期：2019年9月3日；录用日期：2019年9月18日；发布日期：2019年9月25日摘要推荐系统作为一种有效的信息过滤工具，由于互联网的不断普及、个性化趋势和计算机用户习惯的改变，将变得更加流行。尽管现有的推荐系统也能成功地进行推荐，但它们仍然面临着冷启动、数据稀疏性和用户兴趣漂移等问题的挑战。本文概述了推荐系统的研究现状，对推荐算法进行了分类，介绍了几种经

基于图像灰度的模板匹配方法

基于图像灰度的模板匹配方法图像匹配技术是数字图像信息处理和计算机视觉领域中的—个基本问题，并在卫星遥感、空间飞行器的自动导航、武器投射系统的末制导和寻的、光学和雷达的图像目标跟踪、地球资源分析与检测、气象预报、医疗诊断、文字读取以及景物分析中的变化检测等许多领域中得到广泛应用㈣。一般来说，由于图像在不同时间、不同传感器、不同视角获得的成像条件不同，因此即使是对同一物体，在图像中所表现出来的几何特性、光学特性、空间位置都会有很大的不同，如果考虑到噪声、干扰等影响会使图像发生很大差异，图像匹配就是通过这些不同之处找到它们的相同点。图像匹配算法主要分为两类口：一类是基于灰度匹配的方法；另一类是基于特征匹配的方法。前者主要用空间的一维或二维滑动模板进行图像匹配，不同算法的区别主要在模板及相关准则的选择方面，这类方法一般匹配率高，但计算量大，速度较慢；后者则通过在原始图像中提取点、线、区域等显著特征作为匹配基元，进而用于特征匹配，一般匹配速度较陕，但匹配精度不一定高。 1.概念解释： ①数字图像:数字图像是由被称做像素的小块区域组成的二维像素矩阵。一般把图像分成3种形式：单色图像，灰度图像和彩色图像。 ②像素：表示图像颜色的最小单位 ③灰度图像：灰度图是指只含亮度信息，不含色彩信息的图像，就像平时看到的黑白照片：亮度由暗到明，变化是连续的。灰度图的每个像素的亮度用一个数值来表示，通常数值范围在0—255之间，即可用一个字节来表示，0表示黑，255表示白，而其他表示灰度。 ④点阵图:显示器的屏幕由可以发光的像素点组成. 并且从几何位置看, 所用这些像素点构成一个矩形的阵列.利用计算机控制各像素点按我们指定的要求发光,

关于图像匹配的综述

关于图像匹配的综述 1.图像匹配的背景及定义 1.1图像匹配的背景及意义图像匹配技术广泛的应用于日常生活中的诸多领域，如医疗诊断中各种医学图片的分析与识别、遥感图片识别、天气预报中的卫星云图识别、指纹识别、人脸识别等。图像匹配技术主要指通过计算机，采用数学技术方法，对获取的图像按照特定目的进行相应的处理。图像匹配技术是人工智能的一个重要分支和应用，随着计算机技术及人工智能技术的发展，图像识别技术逐渐成为人工智能的基础技术之一。它涉及的技术领域相当的广泛，也越来越深入，其基本分析方法也随着数学工具的不断进步而不断发展。现在，图像识别技术的应用范围己经不仅仅局限于视觉的范围，也体现在机器智能和数字技术等方面。 1.2图像匹配的定义所谓图像匹配是指在一幅(或一批)图像中寻找与给定目标图像相似的图像或者图像区域(子图像)的过程。通常将已知目标图像称为模板图像，而将待搜索图像中可能与它对应的子图称作该模板的待匹配的目标图像。图像匹配是在来自不同时间或者不同视角的同一场景的两幅或多幅图像之间寻找对应关系，该技术隶属于计算机视觉哺领域。图像匹配的具体应用包括目标或场景识别、在多幅图像中求解3D结构、立体对应和运动跟踪等。由于拍摄时间、拍摄角度、自然环境的变化，多种传感器的使用、传感器本身的缺陷及噪声等影响，拍摄的图像会存在灰度失真和几何畸变。同时，图像预处理过程会引入的误差，这都是导致模板图像与待匹配的目标图像之间通常存在着一定程度上的差异。在这种情况下，如何使匹配算法精度高、正确匹配率高、速度快和抗干扰性强成为人们关心的问题。 2.图像匹配算法的分类图像匹配算法的选取对图像匹配结果的影响很大。实用的匹配算法不仅要求计算量小，还必须具有良好的抗噪能力和抗几何形变的能力。通常情况下，图像匹配算法可以分为以下两大类：基于灰度相关的匹配算法、基于特征的图像匹配算法。 1) 基于灰度分布的相关匹配算法，也称为基于区域的匹配方法。常见的基于图像灰度的匹配方法有：（1）归一化灰度相关匹配、（2）最小二乘影像匹配、和（3）序贯相似性检测法匹配等。该类算法直接利用整幅图像的灰度信息，建立两幅图像之间的相似性度量，然后采用某种搜索方法，寻找使相似性度量值最大或最小的变换模型的参数值。在灰度及几何畸变

几种图像的检测和模板匹配方法

几种图像的检测和模板匹配方法图象的分割与检测（识别）实际上是一项非常困难的工作。很难说清楚为什么图象应该分割成这样而不是那样。人类的视觉系统是非常优越的，它不仅包含了双眼，还包括了大脑，可以从很复杂的景物中分开并识别每个物体，甚至可以毫不费力的跟上每秒好几十帧变化的图象。举两个例子来说明一下人类视觉系统的优越性：图1是单词THE，这一点很容易看出来，但仔细观察一下，就会发现，图中少了很多线条。在我们人类看来很简单的一件事，让计算机来做就很困难了。图2中尽管没有任何线条，但我们还是可以很容易的看出中间存在着一个白色三角形。计算机却很难发现。由于人类在观察图象中应用了大量的知识，所以没有任何一台计算机在分割和检测真实图象时，能达到人类视觉系统的水平。正因为如此，对于大部分图象应用来说，自动分割与检测还是一个将来时，目前只有少数的几个领域（如印刷体识别OCR）自动识别达到了实用的水平。假想在一场足球比赛的录象中，我们希望可以输入命令，由计算机自动搜索出所有射门的镜头并显示在屏幕上，但目前，我们能从一幅图象中获得的信息只是每个像素的颜色或灰度值，除此以外别无其它，完成上述功能实在是太困难了。所以说解决图象分割和检测最根本的方法是在编码（成像）时就给予考虑。这也正是MPEG4及未来的视频压缩编码标准的主要工作。针对上述困难，现在提出了三种算法：投影法，差影法和模板匹配。 1、投影法怎样从华盛顿纪念碑图中自动检测到水平方向上纪念碑的位置。仔细观察，不难发现，纪念碑上像素的灰度都差不多而且与众不同，如果我们选取合适的阈值，做削波处理（这里选175到220），将该图二值化，如下图所示：图1. 削波处理，将图二值化图2. 图4做竖直方向投影