模板匹配在图像识别中的应用

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1、云南大学学报(自然科学版),2005,27(5A):327～332CN53-1045/NISSN0258-7971JournalofYunnanUniversityX模板匹配在图像识别中的应用黄涛(肇庆学院计算机科学系,广东肇庆526061)摘要:模式识别就是通过计算机,用数学模型求解的方法研究模式的自动处理和判读.在模式识别的各种方法中,模板匹配是最容易的一种,其数学模型易于建立,通过模板匹配对数字图像模式识别有助于我们了解数学模型在数字图像中的应用.文章讨论了模板匹配的几种方法,分析其运行机理,指出各种

2、实现方法的优缺点,并给出实现的程序.关键词:数字图像;模式识别;模板匹配中图分类号:TP30116文献标识码:B文章编号:0258-7971(2005)5A-0327-06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2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

3、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.1模板匹配算法及其改进111相似性测度法求匹配图像的模板匹配就是事先给定的一幅图像,然后到另一幅图像中寻找待匹配图像,如果找到了,就是匹配成功.这看起来好像很简单,因为我们人类不仅具有视觉功能,而且具有强大的学习、联想与辨别能力,遗憾的是电脑并不具备我们人类所具有的智能,因此要计算机判别一幅图像中是否包含有另一幅图像并不是一件容易的事情.图2模板(a)与被搜索图(b)的

4、数学模型图1模板(a)与被搜索图(b)Fig12Mathematicsmodeloftemplate(a)andsearchforFig11Template(a)andSearchforthediagram(b)thediagram(b)X收稿日期:2005-07-27基金项目:肇庆学院青年基金项目(0401);肇庆学院教学研究项目(0428)作者简介:黄涛(l972-).男,硕士,广东韶关人,讲师,主要从事自动控制、网络程序设计方面的研究.328云南大学学报(自然科学版)第27卷比如有一个三角形图像如图1

5、的(a)所示,要寻找其在搜索图如图1的(b)所示中的位置.这时就可以采用模板匹配的方法.模板匹配的实际操作思路很简单:拿已知的模板(在本例中为三角形的图像),和原图像中同样大小的一块区域去对.最开始时,模板的左上角点和图像的左上角点是重合的,拿模板和原图像中同样大小的一块区域去对比,然后平移到下一个像素,仍然进行同样的操作,⋯⋯所有的位置都对完后,差别最小的那块就是我们要找的物体.以上所描述的是相似性测度法求匹配的求解思路,其在计算机中操作的如图2所示.设模板T叠放在i,j搜索图上平移,被模板覆盖搜索图下的

6、那个图像叫做子图S,i,j为这块子图的左上角像素点在S图的i,j坐标,称为参考点,从图2可知,i,j的取值范围是:1

7、n)×T(m,n)]+66[T(m,n)],(2)m=1m=1m=1m=1m=1m=1在(2)式中第3项表示模板总能量,是一个与(i,j)无关的常数;第1项是模板覆盖下子图的能量,它随着i,j(i,j)的位置缓慢地改变;第2项表示的子图与模板的互相关系,随着(i,j)的改变而改变,当T和S匹配时这项取值最大.因此可用下列相关函数(3)作相似性测度MMi,j66[S(m,n)×T(m,n)]m=1m=1R(i,j)=MM(3)i,j266[S(m,n)]m=1m=1或者归一化为MMi,j66[S(m,n)×T

8、(m,n)]m=1m=1R(i,j)=,(4)MMMMi,j2266[S(m,n)]66[T(m,n)]m=1m=1m=1m=1写成矩阵的形式为TtS1(i,j)R(i,j)=T1/2TT1/2.(5)(tt)[S1(i,j)S1(i,j)]当矢量t和S1之间的夹角为0时,即当S1(i,j)=kt时(k为常量),有R(i,j)=1,否则R(i,j)