一种快速归一化相关匹配算法.pdf

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1、第15卷第2期信息工程大学学报Vol_15NO．22014年4月JournalofInformationEngineeringUniversityApr．2014DOI：10．3969／j．issn．1671-0673．2014．02．015一种快速归一化相关匹配算法杨娜，秦志远，李忠涛，周莎1．信息工程大学，河南郑州450001；2．61206部队，北京100042；3．61287部队，四川成都610036)摘要：在分析了现有归一化相关匹配算法的基础上，提出了一种快速归一化相关匹配算法。通过建立累加和表与平方和表减少匹配过程中互相关系数加减法的冗余计算，进而缩短归一化相关匹配的计

2、算时间。实验验证该算法在无损匹配性能的条件下可以大大降低计算的时间消耗。关键词：归一化；模板匹配；迭代计算；快速傅立叶变换中图分类号：TP751文献标识码：A文章编号：1671-0673(2014)02-0215-04RapidAlgorithmofNormalizedCross-CorrelationMatchingYANGNa一，QINZhi—yuan，LIZhong—tao，ZHOUSha。(1．InformationEngineeringUniversity，Zhengzhou450001，China；2．Unit61206，Beijing100042，China；3．Un

3、it61287，Chengdu610036，China)Abstract：Animprovednormalizedcrosscorrelation(NCC)algorithmispresentedbasedontheprincipleanalysisofcurrently—usedNCCalgorithms．Thealgorithmreducestheredundancycompu—tationofadditionandsubtractionbydesigninganaccumulationsumtableandasquaresumtable．，experimentsareperf

4、ormedintegratingwiththeapplicationoftheproposedalgorithmtotheproblemoftemplatematching，andaconclusionisobtainedthattheproposedalgorithmdecreasesthecompu-rationcostwhileitislosslesstothecapabilityofcorrelation．Keywords：normalizedcrosscorelation；templatematching；iterativealgorithm；FFT0引言模板匹配是模式识

5、别、图像处理和计算机视觉中的基本操作之一。所谓模板匹配就是在一幅大图像中搜寻与模板图像(一幅给定的已知小图像)相关的目标，通过算法在待识别图像中找到目标，确定其坐标位置⋯。在实际处理中，常需要在目标图像中考虑平移、比例、旋转等因素，大量计算待识别图像中的某个子图与模板图像之间的互相关系数。目标图像越大，识别精度的要求越高，这种互相关计算量就越大。因此，有必要研究快速有效的计算互相关系数的方法，进而提高相关匹配的效率。归一化相关匹配算法的鲁棒性相对较高，在复杂的非遍历性最优化匹配搜索的算法框架中使用较多，然而它存在着计算量大、耗时较长等缺点。文献[5]基于相关系数，提出一种快速图像匹

6、配研究方法，该方法通过简化和迭代运算相关系数公式减少重复运算。文献[6]在快速实现图像相关匹配算法中，通过结合分级关键点互相关迭代法与搜索空间标记法，设计了一种有效提高图像相关匹配速度的算法。文收稿日期：2013-09-16：修回日期：2013—11—19作者简介：杨娜(1976一)，女，博士生，主要研究方向为遥感图像处理与应用。216信息工程大学学报2014正献[7]在相关匹配算法的研究中，从减少相关系数计算量和减少搜索点数量两个方面，对相关匹配算法进行改进。本文针对归一化相关匹配算法计算量大这一缺陷，通过建立累加和表与平方和表的方法减少匹配过程中加减法的冗余计算量，从而提高图像

7、匹配的效率。1相关系数的归一化相关系数的归一化处理表示为n4-U一1+—I一∑∑(，Y)一f⋯)(t(一／,，Y一)一t)R(u，)=H’#F／∑∑(厂(，Y)一，)∑∑(t(一“，Y一)一t)其中，x，l，为搜索图像大小，n，为匹配点，，为模板大小，，(，)，)为匹配区域内的像素灰度值，t(一11,，Y一)为模板中的像素灰度值，，⋯为匹配区域中的均值，i为模板的灰度均值：一1"十U—I”+—l=南∑∑，Y)(2)(1)式的分母是零均值函数，Y)一．与零均值模板函数t