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摘要
图像匹配问题是图像处理中的一个经典问题，在计算机视觉、模
式识别和医学图像处理等方面有着广泛的应用。
本文在研究现有的主要匹配算法基础上，从匹配相似性度量函数
和模板快速搜索方法两方面进行研究，以提高匹配速度和准确度。研
究主要工作包括：
１、在基于灰度的匹配算法研究中，首先对匹配相似性度量函数
ＮＣＣ进行改进，在差分求和方法的基础上提出差分有序数组方法，
然后，在深入研究图像灰度特征的基础上，提出多值模板方法，即用体现匹配对象主要特征的Ｋ个灰度值替代初始灰度模板的２５６值。最
后，将差分有序数组方法和多值模板方法相结合，通过对Ｋ值模板的
排序和差分，减少ＮＣＣ公式的运算量。同时，提出基于多值模板的
快速粗搜索方法，粗一精搜索相结合，使算法在保持准确度的前提下，
速度较经典匹配算法提高了两个数量级。
２、在基于特征的匹配算法研究中，为解决匹配对象存在一定角度旋转的情况，引入中心区域置信度加大思想。为解决抗任意角度旋
转的快速匹配问题，对已有的具有旋转不变性的基于圆投影匹配方法
进行改进，通过比较模板和子图去均告投影向量是否属于同一灰度级
进行粗匹配，选取若干个候准匹配点，然后在此基础上再进行精匹配。
３、归纳总结基于矩形窗口加权快速算法构造思想和编程技巧，
以进一步提高整个匹配系统的处理速度。
试验结果表明，改进后的匹配算法能很好地满足匹配实际应用中
的实时性问题，且能适应匹配对象受一定噪声点干扰、局部整体光照
变化以及复杂背景干扰等情况。
关键词图像匹配，快速算法，多值模板，差分数组ＡＢＳＴＲＡＣＴ
Ｉｍａｇｅｍａｔｃｈｉｎｇｉｓａｃｌａｓｓｉｃｐｒｏｂｌｅｍｉｎｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ａｎｄｉｔｉｓ
ｅｘｔｅｎｓｉｖｅｌｙａｐｐｌｉｅｄｔｏｔｈｅｆｉｅｌｄｏｆｃｏｍｐｕｔｅｒｖｉｓｉｏｎ，ｐａｔｔｅｒｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，ｍｅｄｉｃａｌｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｅｔｃ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ＇ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅｍａｔｃｈｉｎｇｓｐｅｅｄａｎｄｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓ，ｗｅ
ｄｅｅｐｌｙｓｔｕｄｙｏｎｔｈｅｔｗｏａｓｐｅｃｔｓａｂｏｕｔｍａｔｃｈｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｗｈｉｃｈｉｓ
ｍａｔｃｈｉｎｇｓｉｍｉｌａｒｉｔｙｆｕｎｃｔｉｏｎａｎｄｆａｓｔｔｅｍｐｌａｔｅｓｅａｒｃｈｉｎｇｓｔｒａｔｅｇｙ，ｂａｓｅｄ
ｏｎｔｈｅａｎａｌｙｓｉｓｏｆｒｅｌａｔｅｄｗｏｒｋｓ．Ｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｉｎｃｌｕｄｅｓ：
１）Ｉｎｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｍａｔｃｈｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｉｍａｇｅｇｒａｙｖａｌｕｅ，
ｆｉｒｓｔｌｙ，ｗｅｍａｋｅａｌｌｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｏｎｆａｓｔｎｏｒｍａｌｉｚｅｄｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ，ａｎｄ
ｐｒｏｐｏｓｅａｍｅｔｈｏｄｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌｏｒｄｉｎａｌａｒｒａｙｂａｓｅｄｏｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌａｎｄ
ｒｅｃｕｒｒｅｎｃｅｓｕｍｆｏｒｍｕｌａ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，Ｋ－ｖａｌｕｅｔｅｍｐｌａｔｅｍｅｔｈｏｄｗｈｉｃｈ
ｒｅｆｌｅｃｔｓｔｈｅｍａｉｎｃｈａｒａｃｔｅｒｏｆｍａｔｃｈｉｎｇｏｂｊｅｃｔｉｎｓｔｅａｄｏｆｏｒｉｇｉｎａｌ２５６一ｖａｌｕｅｔｅｍｐｌａｔｅｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｔｈｅｎ，ｔｈｅｔｗｏｍｅｔｈｏｄｓｍｅｎｔｉｏｎｅｄａｂｏｖｅ
ａｒｅｃｏｍｂｉｎｅｄｗｉｍｔｏｒｅｄｕｃｅｔｈｅｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎｉｎｍａｔｃｈｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ．
Ｔｈｉｒｄｌｙ，ｆａｓｔｃｏａｒｓｅ—ｆｉｎｅｓｅａｒｃｈｉｎｇｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｋ－ｖａｌｕｅｔｅｍｐｌａｔｅｉｓ
ａｄｏｐｔｅｄ，ａｎｄｔｈｅｃｏｓｔｔｉｍｅｉｓｉｍｐｒｏｖｅｄｔｗｏｏｒｄｅｒｓｏｆｍａｇｎｉｔｕｄｅｉｎ
ｃｏｎｔｒａｓｔｔｏｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ．２）Ｉｎｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｍａｔｃｈｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｉｍａｇｅｃｈａｒａｃｔｅｒ，
ａｍａｔｃｈｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒａｃｅｒｔａｉｎａｎｇｌｅｒｏｔａｔｉｏｎｉｎｖａｒｉａｎｔｉｓｓｔｕｄｉｅｄ，ｂａｓｅｄｏｎｉｎｔｅｒｅｓｔｉｎｇａｒｅａｗｅｉｇｈｔｉｎｇ．Ｍｅａｎｗｈｉｌｅ，ａｎｉｍｐｒｏｖｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍ
ｆｏｒａｒｏｔａｔｉｏｎｉｎｖａｒｉａｎｔｔｅｍｐｌａｔｅｍａｔｃｈｉｎｇｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｏｎｃｉｒｃｌｅ
ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎｉｓａｌｓｏｒｅｓｅａｒｃｈｅｄ．Ｂｙｆａｓｔｃｏａｒｓｅｍａｔｃｈｉｎｇｂａｓｅｄｏｎｍｅａｎ－ｒｅｓｉｄｕａｌｃｉｒｃｌｅｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ，ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙｉｓｒｅｄｕｃｅｄａｎｄ
ａｃｃｕｒａｔｅｔｅｍｐｌａｔｅｍａｔｃｈｉｎｇｉｓｐｅｒｆｏｒｍｅｄｏｎｌｙｏｎｔｈｅｍａｔｃｈｉｎｇｃａｎｄｉｄａｔｅｓ．
３）Ａｄｅｓｉｇｎｉｄｅａｆｏｒｆａｓｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｆｉｍａｇｅｒｅｃｔａｎｇｌｅｗｉｎｄｏｗ
ｗｅｉｇｈｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇａｎｄｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇｓｋｉｌｌｉｓｃｏｎｃｌｕｄｅｄ，ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｆｕｒｔｈｅｒｉｍｐｒｏｖｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｓｐｅｅｄｏｆｔｈｅｗｈｏｌｅｍａｔｃｈｉｎｇｓｙｓｔｅｍ．
Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｒｏｂｕｓｔａｎｄｆａｓｔｕｎｄｅｒｔｈｅｃｏｎｄｉｔｉｏｎｏｆｕｎ—ｌｉｎｅａｒｃｈａｎｇｉｎｇｏｆｌｏｃａｌｌｉｇｈｔｉｎｇ，ｎｏｉｓｅ，
ＩＩｔａｒｇｅｔｍａｔｃｈｉｎｇｏｆｉｒｒｅｇｕｌａｒｓｈａｐｅａｎｄｅｖｅｎｍａｔｃｈｉｎｇｉｎｃｏｍｐｌｅｘ
ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄａｎｄｒｏｔａｔｉｏｎｉｎｖａｒｉａｎｃｅ．
ＫＥＹＷＯＲＤＳｉｍａｇｅｍａｔｃｈｉｎｇ，ｆａｓｔａｌｇｏｒｉｔｈｍ，Ｋ—ｖａｌｕｅｔｅｍｐｌａｔｅ，
ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌａｒｒａｙ
１１１原创性声明
本人声明，所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得
的研究成果。尽我所知，除了论文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不
包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得中南大学或其他单
位的学位或证书而使用过的材料。与我共同工作的同志对本研究所作的贡献均
已在论文中作了明确的说明。
作者签名：掣镪嗡日期：≥唧年ｒ月，阳
关于学位论文使用授权说明
本人了解中南大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留学
位论文，允许学位论文被查阅和借阅；学校可以公布学位论文的全部或部分内
容，可以采用复印、缩印或其它手段保存学位论文；学校可根据国家或湖南省
有关部门规定送交学位论文。
作者躲斗叶导师始卫卜瞧呷ｆ＂ａ硕士学位论文第一章绪论
１．１课题研究背景及意义第一章绪论
图像匹配问题是计算机视觉、图像处理领域中的基本问题，有两种对应的问
题模型；一是两幅（或者多幅１来自不同传感器、不同视角或不同时间的图像需找
出对应关系，经过匹配步骤可得出两幅图像的差别所在，为下一步处理作基础；
二是根据已知的图像模式在另一幅图像中搜索类似模板的目标。图像匹配技术是
数字图像处理领域的一项重要研究，已在计算机视觉、虚拟现实场景、航空航天
遥感测量、医学影像分析、光学和雷达跟踪、景物制导等领域有着重要的应用价
值。
图像匹配的应用领域”ｌ概括起来主要有以下几个方面：
ｌ、计算机视觉和模式识秀ｊｔ２１。包括图像分割、物体识别、形状重建、运动
跟踪和特征识别。
２、医学图像分析１３’４Ｊ。包括医学成像信息诊断，生物医学信号处理等。
３、遥感信息处理１５】。包括特定目标的定位和识别等。
图像匹配方法［６１大致可分为三类：第一类是基于灰度的图像匹配算法；第二
类是基于特征的图像匹配算法；第三类是基于对图像理解和解释的匹配方法１７Ｊ。
基于对图像理解和解释的匹配方法是把计算机中的模型同外在世界中的物
体和现象建立起相对应的关系，这种方法涉及到计算机视觉、人工智能、模式识
别等许多领域，即可用知识和规则来描述匹配对象，利用知识和规则实质上是给
匹配对象赋予了一种解释。但是这种方法在实现时，为减少计算量而使结构与点
之间的关系描述常常是不完全的，并且它们缺乏一种有效地衡量点集之间是否相
同的手段，所以这种方法目前还没有取得突破性的进展。
基于灰度的图像匹配算法，这类方法直接利用图像的次度信息进行匹配，通
过象素对之间某种相似性度量【３ｌ（如最小均方差、归一化积相关、ＳＳＤＡ等）的全
局最优化实现匹配，不需进行图像分割和图像特征提取，因而可以避免由这些预
处理所造成的精度损失。这一类方法因其原理简单，并且数学统计模型以及收敛
速度、定位精度、误差估计等均已有很成熟的研究成果。这类匹配方法需要解决
的问题是：匹配速度比较慢，对灰度信息变化、光照变化、噪声非常敏感，没有
充分利用灰度统计特性，对每一点的灰度信息依赖较大，不适应于匹配对象存在
旋转和缩放情况下的匹配问题。
基于特征的图像匹配算法一般不直接依赖于象素值，通常需要经过较复杂的硕士学位论文第一章绪论
图像处理以提取特征，通常在图像和变换后的图像中提取对比例、缩放、旋转、
灰度变换具有不变性的特征【９一Ｏｌ。这种方法的优点在于：（１）充分利用了图像灰
度特性和相关特性，（２）有效地消除由于背景或光照引起的误匹配，（３）对图像的
各种非本质变化（如旋转、缩放和光照强度变化等）不敏感，对含有一定噪声和
轻微扭曲的图像都可以匹配。而该方法也存在一定缺点：算法非常复杂，一般涉及大量的几何与图像形态学计算，计算量大，计算时间较长而难以达到实时性要
求，且没有一般模型可遵循，需要针对不同应用场合选择各自合适的特征。
图像匹配过程【１９】主要考虑三个因素：匹配的数据类型、相似性度量函数和搜
索策略。这三个因素是决定匹配准确度、实时性和鲁棒性的重要因素，每一个因
素都值得深入研究。
匹配的数据类型。主要可分为两种：基于灰度匹配的数据类型和基于特征匹
配的数据类型。目前，基于灰度匹配的数据类型通常直接利用图像象素值，通常
需对图像作一些基本处理，如平滑滤波、边缘提取、归一化、二值化等。基于特
征匹配的数据类型主要是图像的一些特征，如图像的不变矩特征（重心、质心等），
投影特征，方向码，图像的边缘、轮廓和纹理等。
相似性度量函数用来计算决定图像是否被正确匹配上，通常，匹配算法的抗
干扰能力是由提取的匹配特征和相似性度量函数共同决定，一般的相似性度量必
须考虑归一化。
搜索策略同样也是匹配过程中的一个重要环节。由于很多匹配算法均伴随着
庞大的计算量，常规的线性顺序搜索方法实际上无法在实时应用上实现，因此，
有效的搜索策略成为一个不容忽视的问题。在小的搜索空间内线性顺序搜索即足
以满足要求，但是当搜索空间比较大时，搜索方法的好坏直接影响着匹配的速度．
对于图像匹配技术的分类和比较评判通常比较困难，因为每一个匹配技术通
常针对某一个具体的应用而设计的，而对于那些特定的应用问题来说，并没有哪
一个技术是必须和唯一的。
随着科学技术的发展，图像匹配技术在近代信息处理领域中的应用范围越来
越广泛，而图像数据量庞大这一显著特点，严重制约了图像匹配技术的实时应用。
基于投影与KMP简约算法的一维快速模板匹配算法
第２７卷第２期 ２００６年４月 青岛科技大学学报 Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｑｉｎｇｄａｏ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｖｏ１．２７ ＮＯ．２ Ａｐｒ．２００６ 文章编号：１６７２—６９８７（２００６）０２—０１７６—０３ 基于投影与ＫＭＰ简约算法的
一维快速模板匹配算法
单宝明。徐启蕾 （青岛科技大学自动化与电子工程学院，山东青岛２６６０４２） 摘 要：传统的模板匹配算法（如ＮＣ和ＳＳＤＡ）虽然具有匹配精度高的优点，但由于其计 算量大，使得匹配时间过长。本研究提出了一种新的基于投影与ＫＭＰ简约算法的一维 快速模板匹配算法，首先将图像进行降维处理，得到特征字符串，通过对特征字符串的匹 配，实现粗匹配，可大幅度地减少图像匹配时间；然后利用ＮＣ匹配算法，对粗匹配的结果 进行验证，以达到快速匹配的目的。通过实验证明了本算法的快速性和准确性。 关键词：模板匹配；投影；特征字符串；ＫＭＰ简约算法 中图分类号：ＴＮ ９５７．５２ 文献标识码：Ａ
Ｆａｓｔ Ｔｅｍｐｌａｔｅ Ｍａｔｃｈｉｎｇ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ Ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ Ｐｒｏｊ ｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｔｈｅ Ｃｏｎｔｒａｃｔｅｄ ＫＭＰ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ
ＳＨＡＮ Ｂａｏ－ｍｉｎｇ，ＸＵ Ｑｉ—ｌｅｉ （Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｑｉｎｇｄａｏ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｑｉｎｇｄａｏ ２６６０４２，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ ｔｅｍｐｌａｔｅ ｍａｔｃｈｉｎｇ，ｓｕｃｈ ａｓ ｔｈｅ ＮＣ ａｎｄ ｔｈｅ ＳＳＤＡ ｍｅｔｈｏｄ ｈａｖｅ ｈｉｇｈ ｍａｔｃｈｉｎｇ ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ，ｂｕｔ ｔｈｅ ｃａｌｃｕｌａｔｉｎｇ ａｒｅ ｈａｒｄ．Ｔｈｅｙ ａｒｅ ｔｉｍｅ—ｃｏｎｓｕｍｉｎｇ．Ｔｈｅ ｆａｓｔ ｔｅｍｐｌａｔｅ ｍａｔｃｈｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｔｈｅ ｃｏｎｔｒａｃｔｅｄ ＫＭＰ ａｌｇｏ— ｒｉｔｈｍｉｃ ｈａｓ ｂｅｅｎ ｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔｈｅ ｆｅａｔｕｒｅ ｓｔｒｉｎｇｓ ｉｓ ｇｏｔｔｅｎ ｂｙ ｐｒｏｊｅｃｔｉｎｇ ｔｈｅ ｉｍａｇｅ ｆｏｌｌｏｗｅｄ ｂｙ ｍａｔｃｈｉｎｇ ｉｔ ｔｏ ｇｅｔ ｔｈｅ ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅ ｍａｔｃｈｉｎｇ ｒｅｓｕｌｔ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ｔｈｅ ＮＣ ｍｅｔｈｏｄ ｉｓ ｕｓｅｄ ｔｏ ｖａｌｉｄａｔｅ ｔｈｅ ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅ ｍａｔｃｈｉｎｇ ｒｅｓｕｌｔ．Ｔｈｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｈａｓ ｂｅｅｎ ｐｒｏｖｅｎ ｔｏ ｂｅ ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｔｅｍｐｌａｔｅ ｍａｔｃｈｉｎｇ；ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ；ｆｅａｔｕｒｅ ｓｔｒｉｎｇ；ｃｏｎｔｒａｃｔｅｄ ＫＭＰ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ 图像匹配是指确定一个图像区域在另一个相 对应图像区域中所在位置的过程。图像匹配算法 大致分为基于灰度相关的匹配、基于特征的匹配 及基于模型的匹配及基于变换域的匹配这４ 类 ］。基于灰度相关的匹配算法是一种对被搜索 图像的像元以一定大小窗口的灰度阵列按某种或 几种相似性度量顺次进行搜索匹配的方法。假设 模板Ｔ（大小为Ｍ×Ｎ）在被搜索图Ｓ（大小为Ｐ 收稿日期：２００５—０６—１６ 作者简介：单宝明（１９７４～）男，讲师 ×Ｑ）上平移，模板覆盖下的那块搜索图叫做子图 ｓ“ ，ｉ，Ｊ是这块子图的左上角像素点在ｓ中的坐 标，叫做参考点，其取值范围：１≤ｉ≤Ｐ—Ｍ＋ １，１≤Ｊ≤Ｑ—Ｎ＋１。传统的模板匹配算法 有归一化积相关算法（Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ， ＮＣ）和序贯相似性检测算法（ＳＳＤＡ）。ＮＣ灰度 匹配是一种很有效的匹配算法，具有很高的准确
关于SIMD的计算机图像模板算法发展的探究
关于SIMD的计算机图像模板算法发展的探究
摘 要：进行图像匹配、识别目标、检测边缘、进行滤波的有效方法就是模板匹配，是一种最为基本的方法。在单处理机上，周期性模板匹配算法需要时间，计算机视觉与大多数的图像处理和模板匹配都属于计算机密集型问题，文章以LSMPP并行阵列计算机为基础，提出与K元2-立方体网络适用的SIMD计算机图像模板匹配并行计算方法，并应用于计算机上。
关键词：K元2-立方体网络 SIMD计算机 并行算法 模板匹配
模板匹配是图像匹配、目标识别、边缘检测滤波的有效的方法，同时也是计算机视觉与图像处理中的基本操作。经过不断发展与研究，计算的前提是不同互联网络结构的SIMD计算机模板匹配，但是未做修改的算法不能直接照搬到其它不同并行结构系统中，例如：同一类型SIMD并行阵列计算机和统一互联结构的算法也会因局部存储器容量不同而存在差异。因此，对于K元2-立方体网络SIMD计算机现实应用需要，在LSMPP并行阵列计算机中，对模板匹配算法开展分析、研究对于并行处理方法很有意义。
1模板匹配
图像与模板中，卷积操作模板大小相同的窗口，便是模板匹配。因最大互相关图像匹配算法与模板匹配的定义公式相同，因此，将图像与模板中，比较一切可能的、相同于模板大小的窗口，将与该模板最为相似的窗口从大图像中找出的过程亦为模板匹配。模板匹配氛围周期性模板匹配与非周期性模板匹配。周期性模板匹配：将图像的大小作为模板移位的模，在图像与模板中卷积运算所有一切可能的窗口时，以与图像最右一列重叠为基准，向右移动模板，并且以与图像最下一行重叠为准，向下移动模板。非周期性模板匹配：在图像与模板中，卷积运算一切可能的窗口时，与图像最有一列重叠为准，向右移动模板，且以与图像最下一行重叠为准，向下移动模板到最下一行。SIMD，例如：SSE、3DNow，指的是单指令多数据流，能够对多个操作数进行复制并在大型寄存器指令集中进行打包。在同一时间内，以同步方式对同一条指令进行执行。SIMD性能优势如下：在此，以加法指令为例进行简要说明，SISD，即单指令单数据的CPU对加法指令译码之后，内存由执行部件先行访问，获取第一个操作数，之后对内存进行再一次访问，获得第二个操作数；从而便于对其进行求和运算。但是，在SIMD型的CPU中，内存被指令译码后几个执行部件同时访问，所有操作数可一次性获得，并进行运算。SIMD特点使其特别适合于数据密集型运算，如多媒体应用等。
静态图像快速拼接算法研究
第２７卷第５期
２０１０年５月 计算机应用与软件
Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ａｎｄ Ｓｏｆｔｗａｒｅ Ｖ０１．２７ Ｎｏ．５
Ｍａｖ ２０１０
静态图像快速拼接算法研究
汤旭涛赵俊逸
（华东师范大学信息学院计算中心上海２０００６２）
摘要 在讨论图像拼接的模板匹配法的基础上，针对计算量太大的问题，提出了一种提高效率的改进算法。选取四条线段作为 模板，并利用相邻像素差值作为模板进行图像拼接。试验结果表明，该算法不但降低了计算复杂度，还很好地保证了拼接质量。
关键词 图像拼接模板匹配特征线段
ｏＮ ＲＡＰＩＤ ＳＴＩＴＣＨＩＮＧ ＡＬＧＯＲＩＴＨＭ ｏＦ ＳＴＡＴＩＣ ＩＭＡＧＥＳ
Ｔａｎｇ Ｘｕｔａｏ Ｚｈａｏ Ｊｕｎｙｉ
（Ｃｅｎｔｅｒ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ，Ｅａｓｔ Ｃｈｉｎａ Ｎｏｒｍａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ ２０００６２，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｂａｓｅｄ ｏｎ ｄｉｓｃｕｓｓｉｎｇ ｔｈｅ ｔｅｍｐｌａｔｅ ｍａｔｃｈｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ ｉｍａｇｅ ｓｔｉｔｃｈｉｎｇ，ａｎ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｉｓ ｐｒｅｓｅｎｔｅｄ ｆｏｒ ｅｎｈａｎｃｉｎｇ ｔｈｅ ｅｆｆｉ－ ｃｉｅｎｃｙ ｉｎ ｌｉｇｈｔ ｏｆ ｔｈｅ ｈｅａｖｙ ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ ｐｒｏｂｌｅｍ．Ｉｎ ｔｈｉｓ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｆｏｕｒ ｓｐｅｃｉａｌ ｃｏｌｕｍｎｓ ａｒｅ ｓｅｌｅｃｔｅｄ ａｓ ｔｈｅ ｔｅｍｐｌａｔｅ，ａｎｄ ｔｈｅ ｄｉｆｅｒｅｎｃｅ ｏｆ ｎｅｉｇｈｂｏｕｒｉｎｇ ｐｉｘｅｌ ｖａｌｕｅｓ ａｒｅ ｕｓｅｄ ａｓ ｔｈｅ ｔｅｍｐｌａｔｅ ａｓ ｗｅｌｌ ｆｏｒ ｉｍａｇｅｓ ｓｔｉｔｃｈｉｎｇ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｒｅｓｕｈｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｉｓ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｃａｎ ｒｅｄｕｃｅ ｔｈｅ
ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ ｏｆ ｔｈｅ ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ ａｎｄ ｗｅｌｌ ａｓｓｕｒｅｓ ｔｈｅ ｑｕａｌｉｔｙ ｏｆ ｉｍａｇｅｓ ｓｔｉｔｃｈｉｎｇ ａｓ ｗｅｌ１．
模板匹配算法template match
模板匹配算法template match
什么是模板匹配算法，它如何工作，以及在不同领域中的应用。
一、引言
随着计算机技术的不断发展和应用，图像处理成为了一个非常重要的领域。在图像处理中，模板匹配算法（Template Matching Algorithm）是一种常用的图像识别和匹配方法。它可以通过与给定模板的比较来查找并定位图像中的目标。模板匹配算法被广泛应用于自动化生产、图像检索、特征识别等领域。
二、模板匹配算法的工作原理
模板匹配算法的工作原理非常直观。它基于以下两个假设：首先，假设要匹配的目标是与所提供的模板非常相似的；其次，假设模板在图像中的位置是相对固定的。根据这两个假设，算法会从图像的每个像素位置开始，将模板与图像进行比较，并计算出相似度得分。然后，从这些得分中选择最高的得分作为匹配结果。
具体地说，模板匹配算法通常按照以下步骤进行：
1. 选择合适的模板：根据需求选择一个合适的模板，该模板是与目标非常相似的图像。
2. 图像预处理：为了提高匹配的准确性和效率，可以对图像进行一些预处理，如图像平滑、图像增强等操作。
3. 设置匹配阈值：根据具体情况，设置一个匹配阈值，当匹配得分高于该阈值时认为匹配成功。
4. 匹配过程：从图像的每个像素位置开始，将模板与图像进行比较。比较的方法可以是简单的像素相减、相关性系数等。通过计算得到的相似度得分，将其与之前得到的最高得分进行比较，更新最高得分和最佳位置。
5. 输出匹配结果：根据匹配得分和设定的阈值，输出匹配结果。如果匹配得分超过了阈值，则判定为匹配成功，并输出匹配位置或其他相关信息。
三、模板匹配算法的应用
模板匹配算法在各个领域都有广泛的应用。以下是几个常见的应用示例：
1. 自动化生产：模板匹配算法可以用于自动化生产线上的质量控制。例如，在电子产品制造中，通过与预先设定的模板进行比较，检测零件的正常组装和位置。
2. 图像检索：模板匹配算法可以在大型图像数据库中进行图像检索。用户可以提供一个模板图像，算法会在数据库中查找与模板图像相似的图像。
基于小波图像金字塔的SSDA快速模板匹配算法
ａ Ｆａｓｔ Ｉｍａｇｅｓ Ｍａｔｃｈｉｎｇ Ａ１ｇｏｒｉｔｈｍ ｏｆ ＳＳＤＡ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｗａｖｅ１ｅｔ Ｐｙｒａｍｉｄ
刘国权李守轩 Ｌｉｕ Ｇｕｏｑｕａｎ Ｌｉ Ｓｈｏｕｘｕａｎ （南昌大学信息工程学院电子系，江西南昌 ３３００３ １） （Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ， Ｊｉａｎｇｘｉ Ｎａｎｃｈａｎｇ ３３００３１）
摘要：图像匹配理论在图像识别和理解中应用广泛。本文介绍了一种基于小波金字塔的ＳＳＤＡ快速模板匹配算法，它 对传统ＳＳＤＡ算法进行改进，采用了一种自适应阈值ＳＳＤＡ算法，不断对阈值进行自适应更新来减少运算量。通过大量试验 对比验证了此算法的实时性和可靠性。 关键词：图像匹配：小波金字塔：ＳＳＤＡ：实时性 中图分类号：ＴＰ２４ 文献标识码：Ａ 文章编号：１６７１一，１７９２一（２００７）１ １—００１８一Ｏ３ Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅ ｉｍａｇｅｓ ｍａｔｃｈｉｎｇ ｔｈｅｏｒｙ ｉｓ ｗｉｄｅｌＹ ａｐｐｌｌｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ｉｍａｇｅ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ａｎｄ ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ． Ｆｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｐｕｔｓ ｆｏｒｗａｒｄ ａ ｆａｓｔ ｉｍａｇｅ ｍａｔｃｈｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｏＦ ＳＳＤＡ ｂａｓｅ ｏｎ ｗａｖｅ１ｅｔ ｐｙｒａｍｉｄ．Ｗｅ ｉｍｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ｔｒａｄｉｔｉｏｎ ＳＳＤＡ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ．ａｎｄ ｈａｖｅ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ａｎ ａｄａｐｔｉｖｅ ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ ＳＳＤＡ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｔｈｅ ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ ｉｓ ｕｐｄａｔｅｄ ａｄａｐｔｉｖｅｌＹ ａｎｄ ｔｈｅ ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ ｉｓ ｒｅｄｕｃｅｄ．Ｍａｎｙ ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ ｈａｖｅ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｔｈｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ’ｓ ｒｅａｌ—ｔｉｍｅ ａｎｄ ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ． Ｋｅｖｗｏｒｄｓ：Ｉｍａｇｅｓ Ｍａｔｃｈｉｎｇ；Ｗａｖｅｌｅｔ Ｐｙｒａｍｉｄ；ＳＳＤＡ Ｒｅａｌ—ｔｉｍｅ
模板图像匹配中互相关的一种快速算法
第２０卷第６期 ２００７年６月 传感 ＣＨＩＮＥＳＥ ＪＯＵＲＮＡＬ 技术学报 ＯＦ ＳＥＮＳＯＲＳ ＡＮＤ ＡＣＴＵＡＴＯＲＳ Ｖｏ１．２０ Ｎｏ．６ ＪＵＮ．２００７
Ｆａｓｔ Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ Ｃｒｏｓｓ－Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｔｅｍｐｌａｔｅ Ｍａｔｃｈｉｎｇ
ＣＨＥＮ Ｓｈｅｎ—ｙｉ，Ｑ Ｎ Ｈｕｉ ，ＷＵ Ｚｈｅｎｇ，ＺＨＵＭｉａｏ—ｌｉａｎｇ （Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅ Ｓｃｉｅｎｃｅ，Ｚｈｅｊｉａｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｎｇｚｈｏｕ ３１００２７，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ ｃｒｏｓｓ—ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓ（ＮＣＣ）ａｒｅ ｆｒｅｑｕｅｎｔｌｙ ｕｓｅｄ ｉｎ ｔｅｒｎ—
ｐｌａｔｅ ｍａｔｃｈｉｎｇ ａｎｄ ｆｅａｔｕｒｅ ｔｒａｃｋｉｎｇ，ｂｕｔ ｔｈｅｙ ｈａｖｅ ｔｈｅ ｄｒａｗｂａｃｋ ｏｆ ｈｉｇｈ ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ ｃｏｓｔ．Ｂｙ ｕｔｉｌｉｚｉｎｇ ａ ｓｅｔ ｏｆ ｂｏｘ－ｌｉｋｅ ｂａｓｅｓ，ｗｅ ｐｒｏｐｏｓｅ ａ ｎｅｗ ｆａｓｔ ＮＣＣ ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｔａｋｅｎ ｉｎ ｓｐａｔｉａｌ ｄｏｍａｉｎ．Ｗｉｔｈｏｕｔ
ｍｏｄｉｆｙｉｎｇ ｔｈｅ ｕｎｄｅｒｌｉｎｅ ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ ｏｆ ＮＣＣ，ｗｅ ｒｅｐｌａｃｅ ｔｈｅ ｏｒｉｇｉｎａｌ ｔｅｍｐｌａｔｅ ｉｍａｇｅ ｗｉｔｈ ｉｔｓ ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ ｏｎ
ｓｕｂｓｐａｃｅ ｓｐａｎｎｅｄ ｂｙ ａ ｓｅｔ ｏｆ ｂｏｘ－ｌｉｋｅ ｂａｓｅｓ．Ｔｈｉｓ ｍｅｔｈｏｄ ｃａｎ ｉｍｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｔｈｏｕｇｈ ｉｔ ｗｉｌｌ ｌｏｓｅ ｓｏｍｅ ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ．Ｔｈｅ ｇｉｖｅｎ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ ｓｈｏｗｓ ｔｈａｔ，ｗｈｅｎ ｔｈｅ ｓｉｚｅ ｏｆ ｔｈｅ ｓｅａｒｃｈｉｎｇ ｗｉｎｄｏｗ ｉｓ ｒｅｌ—
halcon模板匹配算法
Halcon模板匹配算法
1. 算法概述
模板匹配是一种常用的计算机视觉算法，它能够在图像中寻找与给定模板最相似的区域并进行定位。Halcon是一款强大的机器视觉开发工具，提供了丰富的模板匹配功能，可以用于各种应用领域，如工业自动化、品质检测等。
2. 原理介绍
Halcon模板匹配算法主要基于灰度图像进行处理。其基本原理是通过将待匹配图像与模板图像进行相似度计算，找到最相似的区域，并输出其位置信息。
具体步骤如下： - 加载图像和模板：首先需要加载待匹配的图像和用于匹配的模板图像。 - 预处理：对加载的图像和模板进行预处理，如灰度化、滤波等。这一步旨在提取出关键特征以便进行后续计算。 - 创建模板：根据预处理后的模板图像，使用Halcon提供的函数创建一个模板对象。 - 匹配：使用创建好的模板对象对待匹配的图像进行匹配操作。Halcon提供了多种匹配函数，如find_shape_model、find_scaled_shape_model等，可以根据实际需求选择合适的函数。 - 结果输出：匹配完成后，可以获取到匹配的结果，如匹配区域的位置、相似度等信息。根据这些信息可以进行后续的处理和判断。
3. 算法优势
Halcon模板匹配算法具有以下几个优势： - 高效性：Halcon采用了高度优化和并行化的算法实现，能够在短时间内完成大量图像的匹配任务。 - 鲁棒性：Halcon提供了多种参数调整选项，能够适应不同场景下的光照变化、尺度变化等因素对匹配结果的影响。 - 易用性：Halcon提供了丰富的图形界面和编程接口，使得用户可以方便地进行算法调试和参数设置。 - 可扩展性：Halcon支持多种图像处理操作和其他机器视觉算法，可以与其他功能模块进行组合使用，满足复杂应用需求。
4. 应用场景
Halcon模板匹配算法广泛应用于各种工业自动化和品质检测场景中。以下是一些常见应用场景： - 产品质检：利用模板匹配算法可以对产品外观进行检测，如检测产品是否存在缺陷、是否符合规定的尺寸等。 - 零件定位：通过匹配模板图像，可以准确地定位零件在生产线上的位置，为后续的操作提供准确的位置信息。 -
ncc 模板匹配算法
ncc 模板匹配算法
NCC模板匹配算法，即最近邻分类算法(Nearest Class Classifier)，是一种常用的模式识别和图像处理技术。它通过计算待分类样本与已知样本之间的相似度，选择最近邻样本确定其所属类别。在本文中，我们将一步一步地回答关于NCC模板匹配算法的问题，以帮助读者了解该算法的原理和应用。
第一步：什么是NCC模板匹配算法？
NCC模板匹配算法是一种基于相似度度量的分类算法。它通过计算待分类样本与已知样本之间的相似度，将待分类样本划分到与之最相似的已知类别中。相似度度量通常使用特征向量之间的欧氏距离或相关性来描述。
第二步：NCC模板匹配算法的原理是什么？
NCC模板匹配算法的原理主要包括特征提取和最近邻分类两个步骤。在特征提取阶段，算法会从已知样本中提取出代表各类别特征的模板。这些模板可以是特征向量、图像或其他描述类别特征的数据结构。在最近邻分类阶段，算法会计算待分类样本与所有已知样本之间的相似度，并选择与之最相似的已知样本确定其类别。
第三步：NCC模板匹配算法的实现过程是怎样的？
NCC模板匹配算法的实现过程可以分为以下几个步骤：
1. 特征提取：从已知样本中提取出代表各类别特征的模板。这可以通过计算已知样本的特征向量、图像的特征描述子等方法实现。
2. 相似度度量：对于待分类样本，计算其与所有已知样本之间的相似度。常用的相似度度量方法包括欧氏距离、相关性等。
3. 最近邻分类：选择与待分类样本最相似的已知样本，将其标记为该待分类样本所属的类别。
4. 输出结果：将分类结果输出，可以是直接输出类别标签或输出与每个已知类别的相似度值。
第四步：NCC模板匹配算法的优缺点是什么？
NCC模板匹配算法具有以下优点：
1. 简单易实现：NCC模板匹配算法的实现相对简单，不需要复杂的训练过程和特征选择。
2. 高效性能：该算法的时间复杂度通常较低，能够快速进行分类。
3. 鲁棒性：NCC模板匹配算法对于一定程度的噪声和变形具有较好的鲁棒性。
Python+OpenCV图像处理（九）——模板匹配
Python+OpenCV图像处理（九）——模板匹配
百度百科：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的图案位于图像的什么地⽅，进⽽识别对象物，这就是⼀个匹配问题。
它是图像处理中最基本、最常⽤的匹配⽅法。模板匹配具有⾃⾝的局限性，主要表现在它只能进⾏平⾏移动，若原图像中的匹配⽬标发⽣旋转或⼤⼩变
化，该算法⽆效。
简单来说，模板匹配就是在整个图像区域发现与给定⼦图像匹配的⼩块区域。
⼯作原理：在带检测图像上，从左到右，从上向下计算模板图像与重叠⼦图像的匹配度，匹配程度越⼤，两者相同的可能性越⼤。
代码如下：#模板匹配
import cv2 as cv
import numpy as np
def template_demo():
tpl =cv.imread("E:/imageload/sample1.jpg")
target = cv.imread("E:/imageload/target1.jpg")
dWindow('template image', cv.WINDOW_NORMAL)
cv.imshow("template image", tpl)
dWindow('target image', cv.WINDOW_NORMAL)
cv.imshow("target image", target)
methods = [cv.TM_SQDIFF_NORMED, cv.TM_CCORR_NORMED, cv.TM_CCOEFF_NORMED] #3种模板匹配⽅法
th, tw = tpl.shape[:2]
for md in methods:
print(md)
result = cv.matchTemplate(target, tpl, md)
min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv.minMaxLoc(result)
基于模板匹配的数字图像水印识别技术研究
基于模板匹配的数字图像水印识别技术研究
数字图像水印是常用于保护数字媒体内容的一种技术。水印可以嵌入到原始图像中且不影响原始图像的质量，但可以在需要时用于验证图像是否为原始图像，防止图像被篡改或盗用。其中，基于模板匹配的水印识别技术是实现水印提取和验证的一种重要方法。
模板匹配是一种基于相似度度量的图像匹配技术。在数字水印中，将水印嵌入到原始图像中相当于在原始图像中添加一段特定的模板。模板匹配技术利用模板和原始图像的相似度匹配来实现水印的提取和验证。
水印嵌入
水印嵌入过程是将水印信息嵌入到原始图像中的过程。嵌入的过程包含以下两个步骤：
首先，需要选取可以嵌入水印信息的部分。一般来说，这个部分应该是原始图像中相对不重要的信息，以确保水印嵌入对于图像的质量和内容没有影响。此外，在选择嵌入部分时，也应该尽可能选择多个不同的区域来提高水印的鲁棒性。
其次，需要将水印信息嵌入到选定的部分。水印信息可以通过一些加密算法进行处理，以提高水印的安全性和抗攻击能力。水印信息的嵌入可以通过一些特定的算法，如DCT、SVD等进行。 水印识别
水印识别是指在需要验证图像是原始图像时，通过提取嵌入图像中的水印信息来进行判断。水印识别包含以下两个步骤：
首先，需要提取嵌入在图像中的水印信息。由于水印信息嵌入后不可见，因此需要使用专门的水印提取算法进行提取。一般来说，这个算法需要和嵌入算法配套使用，以保证提取的水印信息和嵌入的信息是对应的。
其次，需要验证提取的水印信息是否和原始水印信息一致。这个过程可以利用模板匹配技术进行。具体来说，可以将提取的水印信息作为匹配模板，与原始水印信息比较，判断二者相似度是否达到特定的阈值。如果相似度高于阈值，则可以认定图像为原始图像，否则则认定为非原始图像。
总结
基于模板匹配的数字图像水印识别技术是实现数字图像保护的一种重要方法。该技术通过嵌入和匹配，实现了对数字图像的保护和验证。虽然该技术相对成熟，但在保护大规模数字媒体内容方面，其仍需进一步的改进和提高。