[發(fā)明專利]一種兩階段雙校核有界偏相關(guān)的實(shí)時(shí)模板匹配方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110025056.2
• 申請(qǐng)日: 2021-01-08
• 公開（公告）號(hào): CN112906733B
• 公開（公告）日: 2022-06-03
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陳逢軍;廖金麒
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 湖南大學(xué)
• 主分類號(hào): G06V10/75
• 分類號(hào): G06V10/75;G06K9/62
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• 代理人: 暫無(wú)信息

本發(fā)明公開了一種兩階段雙校核有界偏相關(guān)的實(shí)時(shí)模板匹配方法，屬于數(shù)字圖像處理技術(shù)。本發(fā)明解決了傳統(tǒng)歸一化積相關(guān)模板匹配算法的計(jì)算復(fù)雜度高、匹配時(shí)間長(zhǎng)的問題，從而實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)性的模板匹配。首先，根據(jù)待匹配的場(chǎng)景圖像和模板圖像的大小進(jìn)行最佳采樣因子的計(jì)算；其次，根據(jù)最佳采樣因子對(duì)場(chǎng)景圖像和模板圖像同時(shí)進(jìn)行下采樣；然后對(duì)采樣后的場(chǎng)景圖像和模板圖像使用雙校核有界偏相關(guān)模板匹配算法進(jìn)行粗匹配，得到最佳粗匹配點(diǎn)；最后，將粗匹配點(diǎn)映射到采樣前的待匹配的場(chǎng)景圖像中，再次使用雙校核有界偏相關(guān)模板匹配算法進(jìn)行精匹配，得到最佳匹配點(diǎn)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種兩階段雙校核有界偏相關(guān)的實(shí)時(shí)模板匹配方法，屬于工業(yè)實(shí)時(shí)圖像匹配領(lǐng)域。

背景技術(shù)

模板匹配是指在目標(biāo)場(chǎng)景或者目標(biāo)圖像中尋找給定參考模板位置的一種技術(shù)過(guò)程。作為無(wú)數(shù)圖像分析應(yīng)用中的基本任務(wù)，模板匹配的核心技術(shù)在于模板匹配所使用的算法。一般可以分成基于灰度的模板匹配和基于特征的模板匹配，基于特征的模板匹配算法運(yùn)算復(fù)雜、耗時(shí)長(zhǎng)，算法很難達(dá)到實(shí)時(shí)性要求，因而實(shí)際應(yīng)用中更多是基于灰度的模板匹配算法。

基于灰度的模板匹配是將模板滑動(dòng)到搜索區(qū)域，在每個(gè)位置計(jì)算失真度或相關(guān)度，測(cè)量模板與子圖之間的相似程度或差異程度，然后采用最小失真度或最大相似度的位置來(lái)表示被匹配圖像中目標(biāo)的位置，同時(shí)需要根據(jù)應(yīng)用的需求對(duì)相似度或失真度進(jìn)行閾值設(shè)定以允許拒絕不滿足閾值要求的匹配。典型算法有絕對(duì)誤差和算法、誤差平方和算法，而歸一化積相關(guān)算法由于其良好的抗干擾性能是目前應(yīng)用最廣泛的相關(guān)性度量算法。但是，歸一化積算法計(jì)算量太大，無(wú)法滿足工業(yè)中的實(shí)時(shí)定位應(yīng)用。

為解決上述問題，本發(fā)明提出一種兩階段雙校核有界偏相關(guān)的實(shí)時(shí)模板匹配方法，該方法對(duì)歸一化積算法進(jìn)行加速，同時(shí)使用可變采樣因子的采樣技術(shù)實(shí)現(xiàn)先粗匹配后精匹配，從而達(dá)到工業(yè)實(shí)時(shí)性模板匹配定位。

發(fā)明內(nèi)容

針對(duì)傳統(tǒng)的歸一化積相關(guān)的模板匹配算法計(jì)算復(fù)雜度高，計(jì)算量大的特點(diǎn)。本發(fā)明在歸一化積相關(guān)的模板匹配算法的基礎(chǔ)上提出了一種兩階段雙校核有界偏相關(guān)的實(shí)時(shí)模板匹配方法，解決了模板匹配算法理論與實(shí)際應(yīng)用之間的兼容性問題，使得工業(yè)實(shí)時(shí)定位成為可能。本發(fā)明所述的一種兩階段雙校核有界偏相關(guān)的實(shí)時(shí)模板匹配方法，所述方法包括：

步驟一：根據(jù)待匹配的場(chǎng)景圖像和模板圖像的尺寸計(jì)算最佳采樣因子factor：

步驟二：對(duì)待匹配場(chǎng)景圖像和模板圖像進(jìn)行最佳采樣因子factor的下采樣，得到采樣后的場(chǎng)景圖像和模板圖像；

步驟三：對(duì)采樣后的圖像使用雙校核有界偏相關(guān)(DBPC)模板匹配算法進(jìn)行粗匹配，得到最佳的粗匹配點(diǎn)；

步驟四：將粗匹配得到的最佳匹配點(diǎn)映射到采樣前的待匹配場(chǎng)景圖像中，在映射點(diǎn)周圍的4factor×4factor鄰域內(nèi)再次使用DBPC模板匹配算法進(jìn)行精匹配，得到最佳的匹配點(diǎn)，即模板在待匹配場(chǎng)景圖像中的位置。

本發(fā)明的一種兩階段雙校核有界偏相關(guān)的實(shí)時(shí)模板匹配方法，其特征在于，所述步驟一中的所述最佳采樣因子factor為：

其中，W，H分別是待匹配場(chǎng)景圖像的寬度和高度，M，N分別是模板圖像的寬度和高度；公式(1)的第一項(xiàng)表示對(duì)模板和待匹配圖像執(zhí)行下采樣所需要的操作總數(shù)，而第二項(xiàng)表示在待匹配圖像的4k×4k的鄰域中執(zhí)行匹配所需操作總數(shù)。

本發(fā)明的一種兩階段雙校核有界偏相關(guān)的實(shí)時(shí)模板匹配方法，其特征在于，所述步驟三和所述步驟四中的DBPC算法具體為：

Step1：選定初始化閾值η和相關(guān)比參數(shù)對(duì)(C_r1,C_r2)并計(jì)算|T|₂以及以下公式：