数字图像处理与识别第5章 基于模板匹配的图像识别方法
数字图像处理中的特征提取与识别
数字图像处理中的特征提取与识别数字图像处理是目前计算机视觉和人工智能领域中的重要分支，其中特征提取和识别是关键技术之一。
特征提取是将数学模型和算法应用于图像处理过程中提取出的特征量，它是实现数字图像自动识别的基础。
识别是将提取出的特征量作为输入，使用机器学习算法进行计算，最终得出图像所属的类别。
特征提取的重要性特征提取是数字图像处理的基础，是数字图像处理中至关重要的一个环节。
一个好的特征提取算法能够提取有效的信息，通过学习和分类来细化这些信息，为识别提供更加可靠的依据。
特征提取算法的主要目标是使得提取出的特征量能够在数据量上保持一定的稳定性，从而提高识别准确度。
特征提取的方法目前，在数字图像处理中，常用的特征提取方法包括颜色特征、纹理特征和形状特征等。
其中，颜色特征是指通过对图像中每个像素点进行分析，提取出颜色信息的特征，并通过算法来确定图像的颜色分布。
纹理特征则是利用图像中像素点的灰度值在空间上呈现出的变化规律来进行特征提取，该方法通常是利用小区域的纹理信息作为特征量。
形状特征主要是从形状的角度进行提取，包括边缘分布、平坦度、拐角特征等在内，这些特征能够很好地区分不同类型的图像。
识别方法在数字图像处理中，常用的识别方法主要包括模板匹配、基于统计的方法和基于学习的方法等。
其中，模板匹配是一种比较简单的识别方法，它是将一张待识别的图像和已知信息的样本进行比对，得出相似度。
基于统计的方法则是从已知数据样本集中提取出一些统计特征来进行识别。
基于学习的方法是将已知信息的数据样本集通过机器学习算法进行训练，最终得到一个决策函数，通过该函数进行分类。
特征提取与识别的应用数字图像处理中的特征提取和识别方法广泛应用于各个领域，如医疗、安防、交通、农业等。
例如，目前在医疗领域中，数字图像处理技术已经应用于乳腺癌、肾脏疾病等领域，能够在识别疾病方面提供更多、更可靠的信息。
在安防领域，数字图像处理技术能够快速准确地识别出异常情况，提高安全性。
图像识别与处理算法介绍
图像识别与处理算法介绍【第一章】图像识别与处理算法的概述图像识别与处理算法是计算机视觉领域的重要内容，它主要研究如何使用计算机对图像进行自动化处理和理解。
随着计算机性能的不断提高和深度学习的快速发展，图像识别与处理算法在各个领域都得到了广泛应用，如人脸识别、物体检测等。
【第二章】经典图像识别算法1. 模板匹配算法模板匹配算法是最基础的图像识别算法之一，它通过将待识别的图像与预先准备好的模板进行匹配，找出最相似的部分。
该算法适用于相对简单的目标识别，如二维码识别等。
2. 特征提取与匹配算法特征提取与匹配算法通过提取图像中的关键特征，并与数据库中的特征进行匹配。
常用的特征提取算法有SIFT、SURF和ORB 等。
这些算法能够从图像中提取出旋转、尺度和光照不变的特征点，并通过匹配算法找出最佳的匹配点，实现图像识别。
【第三章】深度学习在图像识别中的应用深度学习在图像识别与处理算法中发挥了重要的作用，特别是卷积神经网络（CNN）的应用。
CNN通过多层神经网络进行图像特征的提取和分类，具有较强的自动学习能力。
例如，ImageNet图像识别挑战赛中使用的AlexNet、GoogLeNet和ResNet等模型，均是基于CNN的深度学习算法。
【第四章】图像处理算法1. 图像滤波算法图像滤波算法用于图像降噪、平滑和边缘提取等处理。
常见的滤波算法有均值滤波、中值滤波和高斯滤波等，它们通过对图像的像素值进行计算和调整，去除图像中的噪声和干扰，提高图像的质量。
2. 图像增强算法图像增强算法通过改变图像的亮度、对比度和色彩等参数，使图像更清晰、更鲜明。
常见的图像增强算法有直方图均衡化、灰度拉伸和锐化等。
这些算法能够调整图像中像素的分布，使图像的细节更加突出。
【第五章】图像处理与识别算法的应用领域图像处理与识别算法在众多领域中都有广泛应用。
以下几个领域是其中的代表。
1. 人脸识别人脸识别算法是图像处理与识别算法的重要应用之一。
如何使用计算机视觉技术进行图像分析与识别
如何使用计算机视觉技术进行图像分析与识别计算机视觉技术是一种通过计算机对图像或视频进行分析和识别的技术。
它的应用广泛，可以用于人脸识别、物体检测、图像分类等多个领域。
在本文中，我们将探讨如何使用计算机视觉技术进行图像分析与识别。
首先，图像分析是通过计算机对图像进行处理、提取特征，并从中提取信息的过程。
为了准确分析图像，我们需要进行以下步骤：1. 图像预处理：在进行图像分析之前，我们通常需要对图像进行预处理，以消除噪声和提高图像质量。
这包括灰度化、平滑滤波、边缘检测等操作。
2. 特征提取：特征是图像中的可测量属性，可以用于描述对象的性质。
常用的特征包括颜色、纹理、形状等。
在图像分析中，我们可以通过计算特征向量或特征描述子来表示图像。
3. 图像分割：图像分割是将图像分成不同的区域或对象的过程。
它可以帮助我们更好地理解图像的结构和内容。
常用的图像分割方法包括阈值分割、边缘分割和区域生长等。
一旦我们完成了图像分析的基本步骤，我们可以使用图像识别技术来识别和分类图像中的对象。
下面是图像识别的主要方法：1. 模板匹配：模板匹配是一种简单但有效的图像识别方法。
它通过比较图像中的某个区域与预先定义的模板进行匹配。
如果匹配结果超过设定的阈值，则认为图像中存在该对象。
2. 机器学习：机器学习是一种使用经验数据进行模式识别的方法。
它可以从大量标记的样本数据中学习对象的特征，并根据学习到的模型对新的图像进行分类。
常用的机器学习算法包括支持向量机、决策树和神经网络等。
3. 深度学习：深度学习是机器学习的一种特殊形式，它使用深度神经网络模拟人脑的神经结构。
深度学习在图像识别任务中取得了很大的成功，例如在图像分类、物体检测和人脸识别等方面。
除了以上方法，还有许多其他图像分析与识别的技术和方法，例如目标跟踪、行为识别、三维重建等。
在实际应用中，不同的任务可能需要结合多种技术进行综合分析和识别。
最后，计算机视觉技术在许多领域有着广泛的应用，包括安防监控、智能交通、医学影像等。
电力行业智能巡检系统解决方案
电力行业智能巡检系统解决方案第1章项目背景与需求分析 (3)1.1 电力行业巡检现状分析 (3)1.2 智能巡检系统的需求与意义 (4)1.3 技术发展趋势 (4)第2章智能巡检系统设计原则与目标 (4)2.1 设计原则 (4)2.2 设计目标 (5)2.3 系统架构 (5)第3章巡检设备选型与配置 (6)3.1 巡检设备类型及功能 (6)3.1.1 无人机 (6)3.1.2 巡检 (6)3.1.3 可穿戴设备 (6)3.2 设备选型依据 (6)3.3 设备配置方案 (7)第4章数据采集与传输 (7)4.1 数据采集技术 (7)4.1.1 传感器技术 (7)4.1.2 图像识别技术 (7)4.1.3 无线通信技术 (7)4.2 数据传输技术 (8)4.2.1 有线传输技术 (8)4.2.2 无线传输技术 (8)4.2.3 边缘计算技术 (8)4.3 数据安全与隐私保护 (8)4.3.1 数据加密技术 (8)4.3.2 访问控制技术 (8)4.3.3 数据脱敏技术 (8)4.3.4 安全审计与监控 (8)第5章检测与识别算法 (8)5.1 图像识别算法 (8)5.1.1 基于深度学习的图像识别算法 (9)5.1.2 基于边缘计算的图像识别算法 (9)5.1.3 基于模板匹配的图像识别算法 (9)5.2 声音识别算法 (9)5.2.1 基于深度学习的声音识别算法 (9)5.2.2 基于特征提取的声音识别算法 (9)5.2.3 基于模式匹配的声音识别算法 (9)5.3 传感器数据处理算法 (9)5.3.1 时域分析算法 (9)5.3.2 频域分析算法 (10)5.3.4 机器学习与深度学习算法 (10)第6章巡检数据分析与处理 (10)6.1 数据预处理 (10)6.1.1 数据清洗 (10)6.1.2 数据集成 (10)6.1.3 数据转换 (10)6.2 数据分析与挖掘 (10)6.2.1 数据关联分析 (10)6.2.2 聚类分析 (10)6.2.3 健康评估 (10)6.2.4 预测分析 (11)6.3 数据可视化展示 (11)6.3.1 总体概览 (11)6.3.2 设备详情展示 (11)6.3.3 巡检报告可视化 (11)6.3.4 预测结果可视化 (11)第7章故障诊断与预测 (11)7.1 故障诊断方法 (11)7.1.1 数据采集与预处理 (11)7.1.2 故障特征提取 (11)7.1.3 故障诊断算法 (11)7.2 故障预测技术 (12)7.2.1 基于数据驱动的预测技术 (12)7.2.2 基于模型的预测技术 (12)7.2.3 机器学习与深度学习预测技术 (12)7.3 预测结果评估 (12)7.3.1 评估指标 (12)7.3.2 评估方法 (12)7.3.3 模型优化与调整 (12)第8章系统集成与测试 (12)8.1 系统集成技术 (12)8.1.1 集成架构设计 (12)8.1.2 集成技术选型 (12)8.1.3 集成实施步骤 (13)8.2 系统测试方法 (13)8.2.1 功能测试 (13)8.2.2 功能测试 (13)8.2.3 安全测试 (14)8.3 测试结果分析 (14)第9章系统运行与维护 (14)9.1 系统运行管理 (14)9.1.1 运行监控 (14)9.1.2 运行数据分析 (14)9.2 系统维护与升级 (15)9.2.1 系统维护 (15)9.2.2 系统升级 (15)9.2.3 故障排除与修复 (15)9.3 用户培训与支持 (15)9.3.1 培训内容 (15)9.3.2 培训方式 (15)9.3.3 技术支持 (15)9.3.4 用户反馈与改进 (15)第10章项目实施与效益分析 (15)10.1 项目实施步骤 (15)10.1.1 项目筹备阶段 (15)10.1.2 项目实施阶段 (16)10.1.3 项目验收与运维阶段 (16)10.2 项目风险分析 (16)10.2.1 技术风险 (16)10.2.2 管理风险 (16)10.2.3 市场风险 (16)10.3 项目效益评估与总结 (16)10.3.1 项目效益评估 (16)10.3.2 项目总结 (17)第1章项目背景与需求分析1.1 电力行业巡检现状分析我国电力行业的快速发展，电力系统规模不断扩大，电网结构日益复杂，电力设备的巡检工作显得尤为重要。
第6章 基于模板匹配的图像识别方法
[ f x j, y k t j, k ]
j 1 k 1 1
J
K
2
全部图像都搜索后，找到最小的即为结果。
第 5 5.3 模板向量匹配 章 基 SSDA法(Sequent Similarity Detection 于 模 A1gorithm)： 板 直接用相关法求匹配的计算量很大，除匹配点外，都 匹 配 是在非匹配点上做无用功。 的 图 序贯相似性度量法： 选择一个固定门限，若在某点上计算两幅图像的残差 像 识 和的过程中，残差和大于该固定门限，就认为当前点不是 别 匹配点，从而终止当前残差和的计算，转向其他点去计算
y w11 , w12 , w13 , w14 , w15 , w16 , w17 ,
x和w向量差可用差向量的范数来表示：
DJ x, w x w x w
2
T
x w
第 5 5.4 特征匹配 章 基 若图像中已分割出L个目标物，求其中是否有目 于 标物W，则只需求出L个 模 板 2 匹 D x , w w x j 1, 2,..., L j j 配 的 选出其中最小的一个Dj，即为与w相似的图像。 图 像 识 别
第 5 章 基 于 模 板 匹 配 的 图 像 识 别
5.2
全局模板匹配
y N K (m,n)
相关性度量
设图像f(x,y)大小为M×N， x 目标模板w(x,y)的大小为J×K， M 常用相关性度量R(x,y)来表示 它们之间的相关性：
J
R m, n f x+m, y n w x, y
第 5 章 基 于 模 板 匹 配 的 图 像 识 别
投影法和差影法
第 5 章 基 于 模 板 匹 配 的 图 像 识 别
图像处理技术的图像分析与识别方法
图像处理技术的图像分析与识别方法图像处理技术是计算机视觉领域中的重要技术，它通过对图像进行各种数学和逻辑操作，从而改善图像的质量和提取图像中的有用信息。
图像分析和识别是图像处理技术的一个重要应用，它可以用于图像分类、目标检测、人脸识别等许多领域。
在本文中，将介绍图像分析与识别方法的一些基本概念和常见算法。
图像分析是指对图像进行特征提取和表达的过程。
常用的图像分析方法包括特征提取、特征选择和特征降维等。
特征提取是指从原始图像中提取出能够表达图像特征的数值或符号量，常用的特征提取方法包括灰度特征、颜色特征、纹理特征等。
特征选择是指从所有的特征中选择出最重要和相关的特征，常用的特征选择方法包括相关系数、信息增益等。
特征降维是指将高维的特征空间降低到低维空间，从而减少特征数量和提高计算效率，常用的特征降维方法包括主成分分析、线性判别分析等。
图像识别是指根据图像所包含的信息将其分类或识别出来的过程。
常用的图像识别方法包括模板匹配、统计分类、神经网络等。
模板匹配是指将输入图像与预先定义的模板进行匹配，从而找到最相似的图像区域。
模板匹配常用于目标检测和人脸识别等领域。
统计分类是指根据已有的训练样本和统计模型对图像进行分类，常用的统计分类方法包括最近邻分类、线性判别分析等。
神经网络是一种模仿人脑神经元网络工作的计算模型，通过多层感知机、卷积神经网络等结构，实现对图像的识别和分类。
深度学习算法在图像分析与识别中也得到了广泛应用。
深度学习通过构建深层的神经网络结构，能够自动地从图像中学习和提取高级抽象特征，从而大大提高了图像分析与识别的准确率。
常用的深度学习算法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等。
卷积神经网络是一种特殊的深度学习网络，它具有卷积层、池化层和全连接层等结构，通过卷积和池化操作可以有效地提取图像中的特征。
循环神经网络是一种具有记忆特性的神经网络，它能够处理序列数据，广泛应用于自然语言处理和语音识别等领域。
《数字图像处理基础》课件
数字图像的表示与存 储方式
讨论数字图像的表示方法，包 括二进制表示、向量图像和光 栅图像等。
第三章：数字图像预处理
1
图像增强
2
探讨图像增强的方法和技术，如直方图
均衡化、增强对比度等。
3
图像边缘检测
4
介绍常用的边缘检测算法，如Sobel、滤波
解释图像滤波的概念和作用，介绍常用 的滤波器及其应用。
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数字图像处理基础PPT课件将帮助您深入了解数字图像处理的原理、方法和应 用。通过本课程，您将掌握数字图像处理领域的基本概念和技巧，为将来的 进一步学习和应用打下坚实的基础。
第一章：数字图像处理概述
数字图像处理介绍
了解数字图像处理的定义和基本原理，并掌握其在各个领域中的应用。
第五章：数字图像特征提取与识别
图像特征提取
介绍图像特征提取的目的和方 法，如灰度共生矩阵和尺度不 变特征变换（SIFT）。
模板匹配
解释模板匹配的原理和应用， 讨论常见的模板匹配算法。
目标检测
探讨目标检测的技术和方法， 如基于特征的方法和深度学习 方法。
第六章：数字图像处理算法优化
1
图像处理算法优化的意义
图像二值化
讲解图像二值化的原理和算法，介绍基 于阈值的二值化方法。
第四章：数字图像分割
图像分割概述
解释图像分割的概念和作用，并 探讨常见的图像分割方法。
基于边缘分割
介绍基于边缘检测的图像分割方 法，包括Canny边缘检测和Sobel 边缘检测。
基于区域分割
讨论基于区域的图像分割方法， 如区域生长和分水岭算法。
数字图像技术趋势
讨论数字图像处理技术的趋势，如增强现实和虚拟现实的发展。
基于AI技术的图像识别与处理应用指南
基于技术的图像识别与处理应用指南第1章图像识别与处理基础 (4)1.1 图像识别概述 (4)1.1.1 图像识别的基本流程 (4)1.1.2 图像识别的主要方法 (4)1.2 图像处理基本概念 (4)1.2.1 图像处理的基本操作 (4)1.2.2 常用图像处理算法 (5)1.3 技术在图像识别与处理中的应用 (5)1.3.1 深度学习模型在图像识别中的应用 (5)1.3.2 技术在图像处理中的应用 (5)第2章图像预处理技术 (5)2.1 图像增强 (5)2.1.1 直方图均衡化 (6)2.1.2 伽马校正 (6)2.1.3 自适应直方图均衡化 (6)2.2 图像滤波 (6)2.2.1 均值滤波 (6)2.2.2 中值滤波 (6)2.2.3 高斯滤波 (6)2.2.4 双边滤波 (6)2.3 边缘检测与轮廓提取 (6)2.3.1 边缘检测 (7)2.3.2 轮廓提取 (7)2.3.3 Canny边缘检测 (7)第3章特征提取与匹配 (7)3.1 传统特征提取算法 (7)3.1.1 SIFT算法 (7)3.1.2 SURF算法 (7)3.1.3 ORB算法 (7)3.2 深度学习特征提取方法 (7)3.2.1 卷积神经网络（CNN） (7)3.2.2 迁移学习 (8)3.2.3 对抗网络（GAN） (8)3.3 特征匹配技术 (8)3.3.1 暴力匹配 (8)3.3.2 最近邻匹配 (8)3.3.3FLANN匹配器 (8)3.3.4 RANSAC匹配 (8)第4章深度学习基础 (8)4.1 卷积神经网络（CNN） (8)4.1.1 卷积神经网络简介 (8)4.1.3 池化层 (9)4.1.4 全连接层 (9)4.1.5 常见卷积神经网络结构 (9)4.2 深度信念网络（DBN） (9)4.2.1 深度信念网络简介 (9)4.2.2 稀疏自编码器 (9)4.2.3 限制玻尔兹曼机 (9)4.2.4 DBN的训练方法 (9)4.3 循环神经网络（RNN） (9)4.3.1 循环神经网络简介 (9)4.3.2 RNN的基本结构 (10)4.3.3 长短时记忆网络（LSTM） (10)4.3.4 门控循环单元（GRU） (10)第5章目标检测技术 (10)5.1 传统目标检测方法 (10)5.1.1 基于特征匹配的目标检测 (10)5.1.2 基于模板匹配的目标检测 (10)5.1.3 基于机器学习的目标检测 (10)5.2 基于深度学习的目标检测算法 (10)5.2.1 RCNN系列算法 (10)5.2.2 单次多框检测器（SSD） (11)5.2.3 YOLO系列算法 (11)5.2.4 RetinaNet (11)5.3 目标跟踪技术 (11)5.3.1 基于相关滤波的目标跟踪 (11)5.3.2 基于深度学习的目标跟踪 (11)5.3.3 基于优化方法的目标跟踪 (11)第6章语义分割与实例分割 (11)6.1 语义分割概述 (11)6.2 基于深度学习的语义分割算法 (12)6.2.1 卷积神经网络（CNN）基础 (12)6.2.2 全卷积神经网络（FCN） (12)6.2.3 编码器解码器结构 (12)6.2.4 区域分割网络（RCNN系列） (12)6.3 实例分割技术 (12)6.3.1 实例分割概述 (12)6.3.2 Mask RCNN (12)6.3.3 PointRend (12)6.3.4 SOLO系列 (12)第7章图像识别应用案例 (13)7.1 自然场景文本识别 (13)7.1.1 背景介绍 (13)7.1.2 技术要点 (13)7.2 人脸识别技术 (13)7.2.1 背景介绍 (13)7.2.2 技术要点 (13)7.2.3 应用案例 (14)7.3 交通场景识别 (14)7.3.1 背景介绍 (14)7.3.2 技术要点 (14)7.3.3 应用案例 (14)第8章计算机视觉与技术的融合 (14)8.1 增强现实与虚拟现实技术 (14)8.1.1 增强现实技术 (14)8.1.2 虚拟现实技术 (15)8.2 视觉导航 (15)8.2.1 视觉感知 (15)8.2.2 路径规划 (15)8.3 自动驾驶技术 (16)8.3.1 环境感知 (16)8.3.2 决策与控制 (16)第9章图像处理与技术的行业应用 (16)9.1 医疗影像诊断 (16)9.1.1 概述 (16)9.1.2 应用案例 (16)9.2 工业检测与自动化 (17)9.2.1 概述 (17)9.2.2 应用案例 (17)9.3 农业领域应用 (17)9.3.1 概述 (17)9.3.2 应用案例 (17)第10章伦理与法律问题 (17)10.1 数据隐私与保护 (17)10.1.1 数据收集与存储 (17)10.1.2 数据使用与共享 (18)10.1.3 数据安全与合规 (18)10.2 人工智能伦理问题 (18)10.2.1 公平性与歧视 (18)10.2.2 人类就业与权益 (18)10.2.3 人工智能道德责任 (18)10.3 法律法规与政策建议 (19)10.3.1 完善法律法规体系 (19)10.3.2 加强监管与执法 (19)10.3.3 政策支持与引导 (19)第1章图像识别与处理基础1.1 图像识别概述图像识别是指利用计算机技术对图像进行自动分类和识别的过程。
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5.3 模板向量匹配
SSDA法(Sequent Similarity Detection A1gorithm)：
计算图像f(x,y)在点(u,v)的非相似度m(u,v)作为 匹配尺度，(u,v)是模板左上角的坐标。
nm
m(u, v) f (k u 1,l v 1) w(k,l) k 1 l 1 如果在(u,v)处图像中有和模板一致的图案时，则
可采用欧氏距离来确定两者之间的接近程度：
Dj (x) x mj j 1, 2, , w
欧氏距离的最小值代表了模式的最佳匹配。继续对 上式进行推导：
Dj (x)
(x mj )T (x mj )
xT
.x
xT
.m j
mj
T
.(x
mj
)
5.5 特征匹配
于是，可以将Dj(x)求最小值的问题转化为求下式最 大值的问题：
D'j (x) xT
mj
1 2
T
mj
mj
在Dj'(x)取得最大值时，将此时的x划归到第 j 类。
投影法和差影法
1 投影法
举例说明：
图1.1 华盛顿纪念碑
图1.2 将图1.1二值化
如何识别出纪念碑的具体位置？
1 投影法
由于纪念碑所在的那几列 的白色点比起其它列多很多， 那么把该图在垂直方向做投影。 即扫描图像的每一列像素，统 计该列中有多少像素的灰度值 为255，然后绘制柱状图。
m(u,v)值很小，相反则较大。
5.4 二阶段模板匹配
粗检索：每隔若干个像素把模板和图像重叠，并 计算匹配的尺度，求出对象物大致存在的范围。
细检索：在粗检索求出的范围内，让模板每隔一 个像素移动一次，根据求出的匹配尺度确定对象 物所在的位置。
5.5 特征匹配
若图像待识别部分和模板都用特征向量表示，则 向量的维数大为减少。例如用不变矩描述时，则 f(j, k)和w(j, k)特征向量只有7维，即：
5.2 全局模板匹配
相关性度量
设图像f(x,y)大小为M×N，x 目标模板w(x,y)的大小为J×K，M 常用相关性度量R(x,y)来表示 它们之间的相关性：
y
N
K (m,n) J
在点(m,n)处的全局样本相关
Rm,n f x, ywx m, y n
xy
式中，m=0,1,2…,M-1; n=0,1,2,…,N-1。
5.5 特征匹配
若图像中已分割出L个目标物，求其中是否有目 标物W，则只需求出L个
Dj x, w w xj 2
j 1, 2,..., L
选出其中最小的一个Dj，即为与w相似的图像。
5.5 特征匹配
最小距离分类器
该分类器基于对模式的采样来估计各类模式 的统计参数，并且完全由各模式类的均值和方差 确定。
2 差影法
基本思想：将前后两幅图像相减，得到的差 作为结果图像。
原始图像:前景+背景
背景
原图和背景相减的结果
x x11, x12 , x13, x14 , x15, x16 , x17 , y w11, w12 , w13, w14 , w15 , w16 , w17 ,
x和w向量差可用差向量的范数来表示：
DJ x, w x w 2 x wT x w
平方误差度量
假设模板的大小为m×n，图像大小为 Width×Height。模板中某点坐标为(x0,y0)，灰度 为U(x0,y0)；与之重合的图像点坐标为(X0-x0,Y0-y0) ，灰度为V(X0-x0,Y0-y0)。则一次匹配的结果为：
全部图像都搜索后，找到最小的即为结果。
5.3 模板向量匹配
假定有w个类，并给出w个参考矢量(此处具
体为均值量) m1, m2 , mw ，在这里将每一个模式
j 用均值矢量 mj 表示：
mj
1 Nj
x j
x
j 1, 2,
,w
5.5 特征匹配
对于mj 的最小距离分类就是把输入的新模式x分 为 j类，遵循的分类规则就是x与参考模型原型 mj之 间的距离，与哪一个最近就属于哪一类。
5.2 全局模板匹配
相关性度量
进一步规格化相关度：
JK
f1 j, k w j m, k n
R m, n
j1 k 1
JK
1JK
1
[ f12 j, k ]2[ w2 j m, k n]2
j1 k 1
j1 k 1
5.2 全局模板匹配
第5章
基于模板匹配的 图像识别
5.1 概 述
目 的
在图像中寻找是否有所关心的目标。
基本思想
N-M+1
M-1
拿已知的模板和原
子图S
图像中同样大小的一
N-M+1
块区域去对。
M
模板T
M-1
5.2 全局模板匹配
为了从图像中确定出是否存在某一目标，可 把某目标从标准图像中预先分割出来作为全局描 述的模板，然后在另一幅图像中搜索是否有这种 模板目标。
平方误差度量
把图像被J×K框出部分用向量表示，模板也用 向量表示，这时两个向量相似度可用两向, k w j m,k n]2
jk
规定一个最小向量差的阈值T，若D(m,n)<T 则说 明在(m,n)位置上匹配，向量仅为J×K维。
作垂直方向投影
其中，横坐标是图像的x坐标，纵坐标即黑色线条 的高度代表了该列上白色点的个数。图中间的高 峰部分就是我们要找的水平方向上纪念碑所在的 位置，这就是投影法。
1 投影法
可以看出投影法是一种很自然的想法， 有点象灰度直方图。为了得到更好的效果， 投影法经常和阈值化一起使用。由于噪声点 对投影有一定的影响，所以处理前最好先做 一次平滑，去除噪声。