数字视频图像处理与通信7图像匹配

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1、第7章图像匹配目录7.1基本概念7.2图像匹配算法分类7.3模板匹配算法7.4改进算法7.1基本概念模板匹配可以分为狭义的和广义的。狭义匹配：匹配的目标是同一样事物。因为一个事物的自身特点总是固定的，比如颜色、大小、形状等等，即便由于环境的不同而导致获取的图片有差别，只要计算机能够分辨出这些特征就可以识别事物。广义的匹配：匹配的是一类事物。如，某一种动物，某一类型的汽车等。相比于前一种匹配，这种方式更为复杂，需要系统具备一定的学习和推理能力。7.2图像匹配算法分类直接利用原始图像的灰度进行匹配利用图像的物理形状特征进行匹配使用高级特征的算法进行匹配直接利用原始图像的灰度进行匹配直

2、接利用图像的信息区分不同对象，处理的信息量大，计算复杂度高。对图像之间的微小差别非常敏感，一个细微的变化(比如光照条件的微小变化而导致的图像灰度值的细微变化)就会对匹配算法的计算结果产生大的影响，甚至可能导致匹配的失败。结论：抗噪声、抗干扰的能力比较差，只能适用于2幅图像具有相同外界条件的情况下作精细的匹配。利用图像的物理形状特征进行匹配利用图像的物理特征，如边缘、骨架线条、角点等进行匹配，需要相关计算的像素点明显减少，并具有更强的适应能力。对细微的干扰不太敏感，而是依赖于提取的图像特征，其关键是寻找易于识别和区分的特征，通过基于特征集间的相似性度量来找到模板在图像中的匹配位置A

3、BS算法ABS(AbsoluteBalanceSearch)算法是基于定义的最原始的方法。它的思路就是将模板在被搜索图上移动，逐一比较其覆盖的区域，在所有比较过的情况中，选取查找最相似的区域。相似的程度用相关系数来描述。设待匹配图像为F(x，y)，而模板图像为G(x，y)，并且待匹配图像大小为L×W，模板图像大小为l×w，则在待匹配图像中共有(L—l+1)×(W—w+1)个可能的匹配点存在，每个可能的匹配点对应1个l×w的搜索窗口。因此匹配也可以是大小等于模板图像的搜索窗口在待匹配图像上按照某一顺序滑动，每滑动1次就进行1次模板图像和搜索窗口间的计算，以此来判断当前的搜索窗口是否

4、匹配。如果差别小于预定的阈值，则可认为匹配成功；否则，就认为匹配失败。匹配准则3种匹配准则：实现方便，但如果待匹配图像或是模板图像之一的灰度值发生线性变换，就无所适从了。不同的图像和模板有着不同的背景灰度值和不同的搜索窗口，所需的阈值也各不相同，很难事先选定阈值，因而误匹配率很高。这种算法只适用于待匹配图是模板图像中部分的情况归一化互相关匹配算法归一化互相关匹配算法是一种经典的统计算法，通常写为NC(NormalizedCorrelation)算法。这种算法通过计算模板和待匹配图像的互相关值来确定匹配的程度。互相关值最大时的搜索窗口位置决定了模板图像在待匹配图像中的位置。互相关的

5、定义一般有如下2种形式：设模板为M(l×w)，其中l、w是M的长和宽；搜索的基准图为S(L×W)，其中L、W是S的长和宽。将模板M在基准图S上平移，模板覆盖下的区域为子区域。定义i和j是模板M的左上角像素在基准图中的坐标，那么需要搜索的范围，即坐标(i,j)的范围就是：1≤i≤W-w1≤j≤L-l图7-1模板与基准图根据以上的描述，将模板M与子区域进行比较，在众多的子区域中寻求相似性最大化的那个作为匹配。定义相似性关系函数为：上式的意义并非是看二者的相似程度，相反，它是看二者相差了多少。相似程度越高，的值反而越小。将上式展开可以得到：D(i,j)的大小并不能体现模板与子区域的相似

6、程度。定义相关函数：归一化，得：当子区域与模板匹配时，有最大值。当子区域与模板完全一样时，R0(i,j)=1；反之R0(i,j)<1，R0(i,j)的值越大，则子区域与模板相似程度越高这种图像匹配方法计算量非常大，速度非常慢。当基准图越大时，速度越慢。还有一种相对简单的模板匹配算法，就是简单地计算模板M与子区域之间的误差，其公式如下：图像矩匹配算法在图像处理中，矩是一种统计特性，可采用不同阶次的矩来计算模板的位置、方向和尺寸变换参数。由于高阶矩对噪声和变形非常敏感，因此在实际应用中通常选用低阶来实现图像匹配，一般采用具有平移、旋转与尺寸不变性的矩特征参数。对于圆形窗口内的归一化矩

7、阵，可将平移、旋转和尺度变化的模板匹配简化为一般的平移模板匹配。这种不变矩在模式识别、图像分类和目标跟踪方面发挥着重要作用。在精确寻的中，由于实时图和基准图的获取方式、时间和空间位置都不同，因此实时图相对于基准图就会产生一定的平移、旋转和比例变化等几何失真。图像矩的几何失真不变性正好克服了这个问题对于给定的数字图像，定义它的（p+q）阶混合原点矩为相应的（p+q）阶混合中心矩可表示为：其中：用零阶中心矩对各阶中心矩进行规格化，得：利用第二、三阶矩，可导出七个不变矩组利用第二、三阶