[發(fā)明專利]一種模板匹配的方法及裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201811564354.3
• 申請日: 2018-12-20
• 公開（公告）號: CN109726746B
• 公開（公告）日: 2021-02-26
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 王楓;毛禮建;孫海濤;任馨怡
• 申請（專利權(quán)）人: 浙江大華技術(shù)股份有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 北京同達信恒知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11291
• 代理人: 黃志華

本發(fā)明公開了一種模板匹配的方法及裝置，所述方法包括：分別將模板圖像及待匹配圖像輸入到預(yù)先訓(xùn)練完成的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積層，獲得所述模板圖像的第一特征圖，及所述待匹配圖像的第二特征圖；在所述第二特征圖的每個位置上，使所述第一特征圖與該位置對應(yīng)的第二子特征圖進行特征向量匹配，根據(jù)匹配的特征向量的數(shù)量，確定每個位置對應(yīng)的匹配分值；在所述第二特征圖的每個位置，確定所述第一特征圖在該位置時覆蓋的第二特征圖的范圍，確定該范圍內(nèi)每個位置對應(yīng)的匹配分值和，將匹配分值和最大時對應(yīng)范圍確定的在所述待匹配圖像中的子圖像與所述模板圖像匹配，這樣可以能夠提高模板匹配精準度。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像檢索技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種模板匹配的方法及裝置。

背景技術(shù)

模板匹配是研究某一特定對象物的模板圖像位于待匹配圖像的位置，進而識別對象物，它是圖像處理中最基本、最常用的匹配方法。目前常見的模板匹配技術(shù)方案包括：基于像素級信息進行匹配的技術(shù)方案，即直接將模板圖像與待匹配圖像遍歷逐像素相減，計算均方誤差，其中均方誤差最小的那個區(qū)域就是最終匹配到的位置；基于邊緣信息進行匹配的技術(shù)方案，即計算模板圖像和待匹配圖像的邊緣信息，通過邊緣信息匹配的方式，得到最佳匹配位置。

但是，現(xiàn)有的這些模板匹配的技術(shù)方案存在一些局限性，例如當待匹配圖像的成像質(zhì)量發(fā)生很大變化，如光線發(fā)生很大變化時，現(xiàn)有算法的匹配精度會直線下降，甚至匹配不到；由于現(xiàn)有算法均是先通過對模板圖像中物體的描述，然后在待匹配圖像上尋找最佳特定對象物位置，只關(guān)注是否找到特定對象物，輸出結(jié)果中大多都是待匹配的特定對象物位于中間位置，定位不夠精準；當待匹配圖像中的特定對象物相對于模板圖像發(fā)生形變的時候，將無法匹配成功；若模板圖像中的某一特定對象物是實際工業(yè)應(yīng)用中出現(xiàn)復(fù)雜的部件，如中文字符，這種情況很難用現(xiàn)有技術(shù)進行模板匹配。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明實施例提供了一種模板匹配的方法及裝置，用以解決待匹配圖像因光線變換、物體形變等變化的影響，導(dǎo)致模板匹配精準度下降的問題。

本發(fā)明實施例提供了一種模板匹配的方法，所述方法包括：

分別將模板圖像及待匹配圖像輸入到預(yù)先訓(xùn)練完成的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積層，獲得所述模板圖像的第一特征圖，及所述待匹配圖像的第二特征圖；

在所述第二特征圖的每個位置使所述第一特征圖與該位置對應(yīng)的第二子特征圖進行匹配，根據(jù)匹配的特征向量的數(shù)量，確定每個位置對應(yīng)的匹配分值；

在所述第二特征圖的每個位置，確定所述第一特征圖在該位置時覆蓋的第二特征圖的范圍，確定該范圍內(nèi)每個位置對應(yīng)的匹配分值和，確定匹配分值和最大時對應(yīng)范圍確定的在所述待匹配圖像中的子圖像與所述模板圖像匹配。

進一步地，預(yù)先確定所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積層包括：

將VGG-19網(wǎng)絡(luò)中的設(shè)定的卷積層作為確定的所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積層。

進一步地，所述設(shè)定的卷積層包括所述VGG-19網(wǎng)絡(luò)中的第二個卷積層，位于所有卷積層中間的卷積層，以及倒數(shù)第二個卷積層。

進一步地，預(yù)先確定所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積層中的每個目標卷積核包括：

針對所述設(shè)定的卷積層中的每個卷積層中的每個卷積核，確定該卷積核各個幅度值絕對值的和；對每個卷積核對應(yīng)的和按照從大到小的順序排序，將排序在前的設(shè)定數(shù)量的卷積核作為該卷積層的目標卷積核。

進一步地，所述根據(jù)匹配的特征向量的數(shù)量，確定每個位置對應(yīng)的匹配分值包括：

針對該范圍內(nèi)的每個像素點，根據(jù)該像素點在第一特征圖中對應(yīng)的特征向量，以及在第二子特征圖中對應(yīng)的特征向量，識別相同的特征向量的數(shù)量；

根據(jù)該范圍內(nèi)每個像素點對應(yīng)的特征向量的數(shù)量，確定該位置對應(yīng)的匹配分值。