模板圖像快速可靠匹配技術(shù)研究.pdf

1、圖像匹配在計(jì)算機(jī)視覺和攝影測量領(lǐng)域中都得到了廣泛應(yīng)用，如目標(biāo)定位、目標(biāo)跟蹤、運(yùn)動(dòng)估計(jì)和三維重建等。圖像匹配的可靠性和計(jì)算速度往往對(duì)這些應(yīng)用的性能有著至關(guān)重要的影響。
　　圖像匹配算法可以分為基于模板的圖像匹配（常被稱為模板匹配）和基于特征的圖像匹配。模板匹配（Pattern Matching）是將一幅圖像作為模板并通過逐像素比較的方法搜索模板在另一幅圖像上的對(duì)應(yīng)位置的過程。由于模板提供的圖像信息更加完整，模板匹配算法能比基于特征的

2、圖像匹配算法更好地適應(yīng)弱特征、圖像噪聲和成像模糊等不利因素。但是面對(duì)一些實(shí)時(shí)圖像匹配任務(wù)或是存在嚴(yán)重噪聲和灰度畸變干擾的異源圖像匹配任務(wù)，現(xiàn)有的模板匹配算法往往還存在計(jì)算速度不夠快或可靠性不足等問題。因此研究計(jì)算速度快、可靠性好的模板匹配算法具有非常重要的意義。
　　本文以基于模板匹配的末制導(dǎo)和實(shí)時(shí)視頻穩(wěn)像為研究背景，對(duì)模板匹配算法中的測量準(zhǔn)則和本征圖像提取進(jìn)行了深入的研究，致力于改進(jìn)模板匹配算法的計(jì)算速度和模板匹配對(duì)噪聲、灰度畸

3、變的適應(yīng)能力。本文的主要研究成果如下：
　　1.針對(duì)基于L1范數(shù)的模板匹配算法計(jì)算速度較慢的問題，本文提出了一種基于余弦和的測量準(zhǔn)則。測量準(zhǔn)則用于衡量圖像之間的差別或相似性，對(duì)模板匹配的可靠性和計(jì)算速度有重要影響。L1范數(shù)是一種可靠性較好的差別測量準(zhǔn)則，但是基于L1范數(shù)的模板匹配算法計(jì)算速度較慢。本文提出余弦和的測量準(zhǔn)則在可靠性上和L1范數(shù)比較接近，但可以利用快速傅里葉變換（Fast Fourier Transform, FFT）

4、或正交分解原理大幅加速基于該準(zhǔn)則的模板匹配算法。
　　2.為了提高基于標(biāo)準(zhǔn)化互相關(guān)（Nomalized Cross Corelation, NCC）的模板匹配算法的計(jì)算速度，本文提出了一種基于正交分解原理的NCC快速模板匹配算法。該算法可以在不降低可靠性的前提下，大幅提高算法的計(jì)算速度。測試結(jié)果表明：在噪聲較弱的情況下，該算法比基于全搜索的NCC模板匹配算法快1~2個(gè)數(shù)量級(jí)；在圖像噪聲較強(qiáng)的情況下，該算法可以自適應(yīng)地終止迭代過程，

5、防止計(jì)算量過分增加。
　　3.針對(duì)異源圖像匹配常常遇到的灰度畸變問題，本文提出了一種基于結(jié)構(gòu)張量的本征圖像提取算法。該算法將灰度圖像轉(zhuǎn)化為基于結(jié)構(gòu)張量的本征圖像，可以降低灰度畸變和噪聲對(duì)模板匹配的不利影響，從而提高模板匹配的可靠性。此外，本文還提出一種基于相似性余弦和的測量準(zhǔn)則，利用該準(zhǔn)則可以有效提高基于結(jié)構(gòu)張量的模板匹配算法的計(jì)算速度。實(shí)驗(yàn)使用異源圖像對(duì)基于結(jié)構(gòu)張量的模板匹配算法和現(xiàn)有的多種模板匹配算法進(jìn)行了比較，結(jié)果顯示，本文

6、算法能有效地提高匹配正確率，并大幅提升計(jì)算速度。
　　4.針對(duì)末制導(dǎo)應(yīng)用中的目標(biāo)定位問題，本文提出了一種基于三角不等式性質(zhì)和正交分解原理的快速模板匹配算法。為了提高實(shí)時(shí)性，末制導(dǎo)應(yīng)用中的模板匹配算法需要盡可能地減少在線計(jì)算量。本文提出快速模板匹配算法根據(jù)一些末制導(dǎo)應(yīng)用中基準(zhǔn)圖及其相關(guān)數(shù)據(jù)可以在離線階段準(zhǔn)備的特點(diǎn)，利用三角不等式性質(zhì)和正交分解原理，在離線階段完成模板匹配中的大量計(jì)算，從而能有效減少這類末制導(dǎo)應(yīng)用中模板匹配算法的在線計(jì)