一种基于灰度相关的快速图像匹配算法

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颜色校正算法

颜色校正算法一、引言颜色校正算法是计算机图形学中的一个重要技术，旨在修正由于光照、摄像设备、显示器等因素引起的颜色偏差。

在计算机图像处理和计算机视觉领域，颜色校正算法被广泛应用于图像增强、图像重建、色彩匹配等方面。

本文将介绍几种常见的颜色校正算法及其原理。

二、直方图均衡化直方图均衡化是一种简单而有效的颜色校正算法。

它通过对图像的像素值分布进行调整，使图像的亮度分布更加均匀。

具体步骤如下：1. 计算图像的灰度直方图，统计每个像素值的频率。

2. 计算累积直方图，即将每个像素值的频率累加起来。

3. 根据累积直方图，计算每个像素值的映射关系。

4. 将原始图像的每个像素值根据映射关系进行替换，得到校正后的图像。

三、颜色空间转换颜色校正算法中常用的一种方法是进行颜色空间的转换。

最常见的颜色空间是RGB和HSV。

RGB颜色空间由红、绿、蓝三个分量组成，而HSV颜色空间由色相、饱和度和亮度三个分量组成。

通过将图像从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间，可以更好地调整图像的色彩和亮度。

具体步骤如下：1. 将RGB图像转换为HSV图像。

2. 根据需要调整HSV图像的色相、饱和度和亮度分量。

3. 将调整后的HSV图像转换回RGB图像。

四、灰度世界假设灰度世界假设是一种基于图像平均亮度的颜色校正方法。

该方法假设图像中的物体颜色在整个图像中具有相同的平均亮度。

具体步骤如下：1. 计算图像的平均亮度，可以根据图像的RGB分量或HSV分量进行计算。

2. 根据计算得到的平均亮度，调整图像的RGB分量或HSV分量，使其平均亮度与整个图像的平均亮度一致。

五、颜色映射颜色映射是一种基于颜色直方图的颜色校正算法。

它将原始图像和目标图像的颜色直方图进行比较，通过调整原始图像的颜色分布来实现校正。

具体步骤如下：1. 计算原始图像和目标图像的颜色直方图，并进行归一化处理。

2. 计算原始图像和目标图像的累积直方图。

3. 根据累积直方图，计算每个像素值的映射关系。

基于灰度相关改进算法的图像拼接

参考图像上抽取一个网格阵列，使其在待匹配图
像上移动，计算两幅图像的所有网格点对应像素点的灰度值差的平方和最小，记最小网格值的位
置即认为是最佳匹配位置．
分由前一幅图像慢慢过渡到第二幅图像并删去垂直方向错开的部分．
设渐变因子为（＜＜１，０）对应参考图像中重叠部分ｆ１）待匹配图像中重叠部分为１，，（２ｚＹ，（，）融合部分为（Ｙ，，）则有
维普资讯
第１卷第２８期２００６年４月
沈阳大学学报
ＪＯＵＲＮＡ！ＯＦＳＨＥＮＹＡＮＧＵＮＩＶＥＲＳＴＹＩ
Ｖｏ．８，．１１Ｎｏ２
Ａｐ．２００６ｒ
文章编号：１０。２５２０）２０３—３０８９２（０６０ —０７０
机，并且固定相机的焦距，同一视点的水平面上在
图像投影到同一柱面上，在柱面上完成图像的拼
接．
３图像的拼接
图像拼接技术主要包括两个关键环节，即图像匹配和图像融合．
３１图像的匹配．
图像匹配，即是要准确的找到相邻图像问重
叠区域的位置以及范围，以便将相邻的具有重叠区域的图像“ 缝合” 成一个新的更大画面的视图．
２图像的预处理
２１中值滤波… ．中值滤波是一种非线性信号处理方法．二维中值滤波公式为
＝ＭｅＡ｛ｄ（）１
需要十分昂贵的全景照相机而不能被人们接受；图像拼接方式只需用普通照相机拍摄一系列图
像，经过图像的预处理、匹配和融合技术就能获得

一种基于矢量相关性的快速匹配算法

・图像与信号处理・
一
种基于矢量相关性的快速匹配算法
王文宁师磊，
（．１山东农业大学信息学院，山东泰安２１１；．７０８２山东泰安供电公司，山东泰安２００）７１０
摘
一
要：针对传统的基于灰度特征的图像匹配算法的匹配速度慢和对灰度敏感的问题，出了提
ＷＡＮＧｅｎｎ，ＨＩＬｉＷｎ．ｉｇＳｅ
（．ｃｏｌｆｎｏｔｎＳｉｃｎｎｉｅｒｇＳａｄｎｇｃｌｒｌｎｖｒｔ，ａｎ２１１，ｈｎ；１ＳｈｏｏＩｒｉｃｎｅａｄＥｇｅｎ，ｈｎｏｇＡｒｕｔａＵｉｓｙＴｉ７０８Ｃｉａｆｍａｏｅｎｉｉｕｅｉａ
种基于矢量相关性的快速匹配算法。该算法从矢量关系的角度分析图像间差异。采用高维
空间矢量表征图像所含信息，通过计算矢量之间的角度衡量待匹配区与模板的相关性。实验验证了采用的矢量角度作为图间关系的测度的合理性和准确性，明了该算法的图像匹配像表
具有快速性和较高的准确性。关键词：图像匹配；边缘分割；矢量关系；测算子检
中图分类号：Ｐ９．１Ｔ３１４文献标识码：Ａ
ＡｓａｃｉｇＡｌｏｉＦａｔＭｔｈｎｇｒｔｈｍｓｄｏｃｏｒｅａｉｎＢａｅｎＶｅｔｒＣｏｒｌｔｏ
ａｅｐｅｅｔｄＦｏｔｅｖｅｐｉｔｆｅｔｒｃｒｅａｉｎｉｉｈｄｍｅｓｏａｐｃ，ｅｄｆｒｎｅｏｏｉｇｓｗｓａ — ｒｒｓｎｅ．ｒｍｈｉｗｏｎｃｏｏｌｔｈｇｉｎｉｎｓａｅｔｉｅｅｃｆｗｏｖｏｎｌｈｆｔｍａｅａｎ

基于SURF的自适应彩色图像配准算法

基于SURF的彩色图像的配准算法摘要：SURF算法(加速鲁棒特征法)克服了SIFT（尺度不变特征变换）算法繁复的计算，但两者的设计主要是针对灰度图像,为了克服这一缺点，色彩信息也应该被配准，这篇文章提供了一种基于SURF描述符的针对彩色图像的配准算法，首先用SURF算法计算关键点和描述符，然后色彩信息被叠加在关键点的描述符来重建描述符，最后基于欧式距离的双路匹配算法被用来匹配图像，大量的实验实验表明，该算法不仅继承了其优越的性能SURF算法，同时也增加了彩色图像自适应匹配能力。

目前主要有三种图像配准：基于图像特征的配准，基于灰度相关和变换域的配准，基于特征的图像配准的研究最早和具有最广泛的适应性[5]，在此，研究人员经过了长期不懈的研究，对于特征图像配准算法提出了如Moravec, Harris,SUSAN, and SIFT等算法，sift算法在局部不变描述符上具备最好的判别性，但他的描述符是16*8=128维度的向量，用来对灰度图像进行设计，为了克服这个缺陷，本文将设计更多维度的向量描述符，PCA_SIFT[10]算法将向量维度从128减少到36，但是却不具备判别性，GLOH[11]算法在相同情况下具备更好的区分度，但计算却更复杂一些，SURF[12]是2006年Bay et al.在SIFT基础上建立的算法，相比于SIFT算法，SURF算法在速度上有明显的提高，因为其有低维度描述符向量空间（只有64），尽管这已经算不错的结果，但仍然没有包括色彩信息。

色彩信息在这世上扮演了重要的角色，它是区分事物的重要部分，如果物体的色彩信息被忽略，那么可能物体就会被错误的辨认，基于就可以进行色彩的CSIFT[13](尺度不变特征变换)去利用色彩信息。

ncc 模板匹配算法 -回复

ncc 模板匹配算法-回复NCC 模板匹配算法- 模式识别领域中的利器在模式识别的领域中，模板匹配算法被广泛应用于各种图像处理任务中，特别是在图像分割、目标识别和模式检索等应用中。

其中，一种重要的模板匹配算法是NCC（Normalized Cross-Correlation）模板匹配算法。

本文将介绍NCC 模板匹配算法的基本原理、算法流程和应用案例。

一、算法原理NCC 模板匹配算法基于归一化的互相关系数（normalizedcross-correlation coefficient）来计算图像之间的相似度。

其核心思想是将待匹配图像与参考模板进行逐像素比较，并计算它们之间的相似度。

NCC 算法可以衡量两幅图像的像素值的相关性，从而判断它们的匹配程度。

NCC 模板匹配算法的基本步骤如下：1. 输入待匹配图像和参考模板图像。

2. 根据图像大小和模板尺寸的关系，遍历待匹配图像的每个像素。

3. 对于每个像素，取以其为中心的模板区域，并对其进行灰度归一化处理。

4. 计算归一化的互相关系数，即算法的关键步骤。

通过计算待匹配图像的模板区域与参考模板之间的相似度，可以得到相关系数，值越大表示相似度越高。

5. 根据计算的相关系数，确定图像中匹配度最高的位置。

二、算法流程NCC 模板匹配算法的具体流程如下：1. 将待匹配图像和参考模板图像进行灰度化处理，转换为灰度图像。

2. 设定模板尺寸和步长。

3. 遍历待匹配图像的每个像素，以其为中心截取模板区域。

4. 对待匹配图像和参考模板的模板区域进行灰度归一化处理。

5. 计算归一化的互相关系数，通过对应像素的相乘再求和的方式计算互相关系数。

6. 对计算得到的互相关系数进行归一化处理，使其取值范围在[0, 1]之间。

7. 根据归一化的互相关系数确定匹配程度最高的位置，并输出结果。

三、应用案例NCC 模板匹配算法在实际应用中具有广泛的应用。

以下是一些典型的应用案例：1. 目标识别：NCC 模板匹配算法可以用于识别图像中的目标物体。

BRIEF算法范文

BRIEF算法范文BRIEF（Binary Robust Independent Elementary Features）是一种二进制描述符的特征提取算法，它在计算机视觉领域被广泛应用于特征匹配和目标识别等任务。

BRIEF算法的核心思想是通过比较两个特征点局部相邻区域的像素值来生成二进制描述符，从而实现对图像中的特征点的描述和匹配。

首先，BRIEF算法使用一种基于图像梯度的方法，如Harris角点检测算法或SIFT算法，来提取图像中的特征点。

特征点的选择是根据该特征点的灰度值和梯度方向进行的，以便找到图像中具有良好辨识度的特征点。

然后，BRIEF算法对提取到的特征点进行对齐，以消除由于旋转、尺度变化和视角变化等因素引起的特征点的不一致性。

对齐的方法可以是通过仿射变换或投影变换将特征点对齐到一个参考坐标系中。

接下来，BRIEF算法使用特征点周围的邻域像素来生成二进制描述符。

具体来说，对于每个特征点，BRIEF算法选择一个固定大小的局部邻域区域，并从中随机选择一些点对，然后比较这些点对的像素值大小，并根据比较结果生成一个二进制编码。

这个二进制编码可以看作是一种对该特征点灰度分布的描述。

最后，BRIEF算法使用一种匹配算法，如暴力匹配、k近邻或最近邻算法，来找到两幅图像中相似的特征点。

匹配的时候，BRIEF算法通常使用汉明距离或海明距离来衡量两个二进制描述符之间的相似度，从而确定是否是一个匹配对。

相对于传统的基于灰度值的特征描述符，BRIEF算法具有计算量小、存储空间小和匹配速度快的优点。

因为BRIEF算法将特征点周围的像素直接比较，并生成二进制编码来描述特征，而不是像传统的灰度值描述符那样生成具有其中一种连续性的特征向量。

这种二进制编码的形式使得BRIEF算法能够在特征匹配过程中快速候选匹配对，从而加速了整个匹配过程。

然而，BRIEF算法也存在一些限制。

由于BRIEF算法是基于局部邻域的像素比较，所以其对图像的旋转和尺度变化比较敏感，会导致匹配准确度的下降。

图像匹配算法研究

图像匹配算法研究一、概述随着数字化时代的深入发展，图像数据呈现出爆炸性增长，如何从海量的图像数据中高效、准确地找到目标图像成为了迫切需要解决的问题。

图像匹配算法研究作为计算机视觉领域的一个重要课题，其目标是找出不同图像中的相同或相似部分，从而建立图像之间的映射关系。

这一研究领域不仅对于图像检索、目标跟踪、场景识别等应用具有重要意义，而且对于推动计算机视觉技术的发展起到了关键作用。

图像匹配算法的基本原理可以概括为特征提取和特征匹配两个步骤。

特征提取是从图像中提取有意义的信息的过程，这些信息可以是图像中的边缘、角点、斑点等局部特征，也可以是图像的纹理、颜色、形状等全局特征。

特征提取的目的是将原始图像转化为一种更紧凑、更易于比较和处理的形式。

而特征匹配则是将提取出的特征进行比较和配对，以找出两幅图像中相似或相同的特征点，从而建立图像之间的对应关系。

在过去的几十年中，研究者们已经提出了许多图像匹配算法，这些算法可以分为基于灰度的图像匹配和基于特征的图像匹配两大类。

基于灰度的图像匹配方法主要利用图像的灰度信息来进行匹配，而基于特征的图像匹配方法则通过提取和比较图像中的特征来进行匹配。

尽管这些算法在一定程度上提高了匹配的精度和速度，但由于复杂的拍摄环境和不断提高的匹配精度和实时性要求，现有的算法仍然面临着许多挑战。

1. 图像匹配算法的定义与重要性图像匹配，又称图像配准或图像对齐，是计算机视觉领域中的一个核心问题。

它指的是在不同时间、不同视角、不同传感器或不同条件下获取的两幅或多幅图像之间，寻找并确定相同目标或特征间的对应关系的过程。

简言之，图像匹配就是要找出两幅图像中相同或相似部分的对应关系。

图像匹配算法的重要性体现在多个方面。

它是许多高级计算机视觉任务的基础，如目标跟踪、三维重建、图像融合、图像拼接等。

在这些任务中，通常需要先对图像进行匹配，以确定不同图像间的对应关系，进而进行后续处理。

图像匹配在遥感图像处理、医学影像分析、安全监控等领域也有着广泛应用。

(完整)图像匹配+图像配准+图像校正

图像匹配图像匹配是指通过一定的匹配算法在两幅或多幅图像之间识别同名点，如二维图像匹配中通过比较目标区和搜索区中相同大小的窗口的相关系数,取搜索区中相关系数最大所对应的窗口中心点作为同名点.其实质是在基元相似性的条件下，运用匹配准则的最佳搜索问题。

图像匹配主要可分为以灰度为基础的匹配和以特征为基础的匹配.1、灰度匹配灰度匹配的基本思想:以统计的观点将图像看成是二维信号，采用统计相关的方法寻找信号间的相关匹配。

利用两个信号的相关函数，评价它们的相似性以确定同名点.灰度匹配通过利用某种相似性度量，如相关函数、协方差函数、差平方和、差绝对值和等测度极值，判定两幅图像中的对应关系。

最经典的灰度匹配法是归一化的灰度匹配法,其基本原理是逐像素的把一个以一定大小的实时图像窗口的灰度矩阵，与参考图像的所有可能的窗口灰度阵列，按某种相似性度量方法进行搜索比较的匹配方法，从理论上说就是采用图像相关技术。

利用灰度信息匹配方法的主要缺陷是计算量太大,因为使用场合一般都有一定的速度要求，所以这些方法很少被使用。

现在已经提出了一些相关的快速算法，如幅度排序相关算法,FFT相关算法和分层搜索的序列判断算法等。

2、特征匹配特征匹配是指通过分别提取两个或多个图像的特征（点、线、面等特征），对特征进行参数描述,然后运用所描述的参数来进行匹配的一种算法。

基于特征的匹配所处理的图像一般包含的特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间位置特征等。

特征匹配首先对图像进行预处理来提取其高层次的特征，然后建立两幅图像之间特征的匹配对应关系,通常使用的特征基元有点特征、边缘特征和区域特征。

特征匹配需要用到许多诸如矩阵的运算、梯度的求解、还有傅立叶变换和泰勒展开等数学运算。

常用的特征提取与匹配方法有:统计方法、几何法、模型法、信号处理法、边界特征法、傅氏形状描述法、几何参数法、形状不变矩法等.基于图象特征的匹配方法可以克服利用图象灰度信息进行匹配的缺点，由于图象的特征点比较象素点要少很多,大大减少了匹配过程的计算量;同时，特征点的匹配度量值对位置的变化比较敏感，可以大大提高匹配的精确程度；而且，特征点的提取过程可以减少噪声的影响，对灰度变化，图象形变以及遮挡等都有较好的适应能力.所以基于图象特征的匹配在实际中的应用越来越广泛。

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一种基于灰度相关的快速图像匹配算法
[摘要] 在传统的基于灰度相关的图像匹配算法基础上,提出了一种改进的快
速图像匹配算法。该算法通过减少搜索子图和优化测度函数,大大降低了算法的
时间复杂度和空间复杂度,在快速匹配的基础上,进行归一化的相关计算,既能保
证匹配效果,又提高了匹配速率。实验结果表明,这是一个能提高效率的有效算法。

[关键字] 图像匹配测度函数归一化相关
[Abstract] An new algorithm of fast image matching based on gray correlation
was put forward. It greatly decreased time and space complexity by reducing
searching subimages and optimizing measure function. Normalized Correlation
computing on the base of fast matching not only ensured matching effect ,but also
improved matching speed.The result showed the algorithm was practical.

[Key words] image matching measure function Normalized Correlation
1 引言
在过去的几十年中,各种图像匹配算法相继出现,而且结合许多数学理论和方
法,人们不断提出新的匹配方法。对于灰度图像的匹配分为基于图像的几何特征
和基于图像灰度值两大类。前者适合于单一明确的目标检测且对目标的几何特征
提取有较高的要求,在背景较复杂时不易目标提取,且计算量大,对系统的消耗很
大。后者采用搜索子图遍历图像,并对搜索窗口和模板求归一化相关值,以此作为
测度函数,衡量搜索窗口内图像与模板的匹配度,这种基于灰度相关的匹配特别适
合复杂背景下多目标识别,匹配的准确性和适应性也很高。但是该算法有一个致
命的弱点,就是计算量过于庞大,难以满足实时环境下目标识别的要求。为此人们
提出了一种序贯相似性检测算法,减少计算的复杂度和搜索次数,大大降低了识别
时间。本文提出的改进算法正是在序贯相似性算法基础上,进一步减少乘法和除
法运算,缩减搜索量,在保证匹配率不影响的情况下,加快匹配速度。

2 传统图像匹配算法
图像匹配是图像识别的重要组成部分之一。在机器识别事物的过程中,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,这称
为匹配。

(a)搜索图 (b)模板
图1 搜索图及模板
若在被搜索图中有待寻的目标,且同模板有一样的尺寸和方向,它的基本原则
就是通过相关函数的计算来找到它以及被搜索图的坐标位置。假设我们要在搜索
区域中,寻找与模板图像相关程度最大的位置,可以通过模板匹配来计算两者的相
关程度。在图1中模板b叠放在搜索图a上平移,模板覆盖下的部分记作子图,其
中i,j是这块子图的左上角象点在S图中的坐标。从图1中可得出i,j的取值范围
为:1≤i,j≤N-M+1(见图1)

比较模板T和子图的内容,衡量它们的匹配程度,可用下列两种测度:
展开式子,有
右边的第三项表示模板的总能量,是一个与(i,j)无关常数,第一项是模板覆盖
下那块图像子图的能量,它随(i,j)位置变化而缓慢改变,第二项是子图像和模板的
互相关函数,随(i,j)而改变。模板T和子图匹配时这一项的取值最大,因此可以用下
列相关函数来反应匹配程度:

或者归一化为:
根据施瓦兹不等式可以知道上式中0取极大值(等于1)。用相关法求匹配的计算量很大,因为模板要在(N-M+1)个参考
位置上做相关计算,其中除一点以外都是在非匹配点上做无用功。

3 快速图像匹配算法
前面说过,用灰度相关法求图像匹配是对整幅图进行搜索,计算量相当大,且
运算时间长,在不依赖硬件器件下,不利于实时信号的处理。因此人们提出一类叫
序贯相似性检测的算法。设定一定的阈值减少搜索点的个数,同时在匹配运算中
避免使用乘法,这样运算量大大降低,主要思想如下:

定义绝对误差值:
式中:
(2)取一不变阈值Tk;
(3) 在子图中随机选取像点,计算它同T中对应点的误差值ε,把这差值同其它
点对应的差值累加起来,当累加r次误差超过Tk,则停止累加,并记下次数r,定义检
测曲面为:

(4)把I(i,j)值大的(i,j)点作为待定匹配点,因为在这点上需要很多次累加才使
总误差超过Tk,如图2,图中给出A,B,C三参考点得到的误差累计增长曲线,A,B反
映模板T不在匹配点上,这时增长很快,超出阈值,曲线C中增长很慢,很可能是一
套准的候选点。

图2 Th=常数时的累计误差增长曲线
采用这种快速匹配算法,将处理时间和算法复杂度大幅度降低,对实时性有一
定改善,但是我们通过实验结果测试,发现其对一个32*32模板,在一幅100*100的
图像上进行匹配,需要大约46ms的时间,仍然满足不了高实时性的要求。

4改进的快速匹配算法
在上述快速匹配算法中,对每一个搜索子图,都要计算其灰度均值,由于算法
中有除法运算,占用了总耗时的大部分时间。改进算法充分考虑计算速率,减少在
非匹配点的时间损耗,尽量将搜索次数减少,使用新的测度函数,减少除法和乘法
运算,并设置可变阈值,尽量使非匹配点的快速到达阈值。方法如下:

(1)对于(N-M+1)个参考点的选用顺序可以不逐点进行,即模板并不一定对每
点都平移到,例如可以用粗细结合的均匀搜索,即先每隔m点搜索一下匹配好坏,
再在有极大值周围的局部范围对各参考点位置求匹配,这样很多非匹配的搜索子
图在粗搜索过程被过滤掉,算法周期大大缩短;

(2)选取为新的测度函数;
(3)不选定固定阈值Tk,而改用单调增长的阈值序列,使得非匹配点在更少的
匹配过程中就达到阈值而被丢弃,真匹配点则需更多次误差累计才能达到阈值。

针对上述几条措施,采用粗精结合的搜索方式,在行列方向上每隔3个点
搜索一次,再在当前最匹配点的邻域搜索,得到最匹配点。算法主要流程如图
3所示。

图3 快速匹配算法流程图
5 实验结果
在WinXP下,选取了一幅100×100的Lena图,分别选用模板32×16和32×32,
用快速匹配算法和本文提到的匹配算法执行时间对比如表1所示,处理效果如图
4所示。

表1 匹配算法执行时间对比
算法模板32×32(ms) 模板32×16(ms)
快速匹配 46 31
改进快速匹配 16 15
在算法处理过程中,观察CPU的使用情况,改进匹配算法占CPU使用的5%左
右,而快速匹配算法则占10%以上,可见,本改进算法无论是在执行时间还是对资
源的占有率上都是成功的。

(a)原图(b)快速匹配图 (c)改进快速匹配图
图4 Lena图的匹配结果
参考文献:
[1] Kenneth R.Castleman.数字图像处理.电子工业出版社.
[2] 沈庭芝,方子文.数字图像处理及模式识别.北京理工大学出版社.
[3] 王红梅,张科,李言俊.图象匹配研究进展.计算机工程与应用.2004,19.
[4] 何斌,马天予,王运坚等.Visual C++数字图像处理.人民邮电出版社.