基于像素灰度的相关系数的影像匹配
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２ ０１ ３年
பைடு நூலகம்
第 ４期
影
像
技
术
基 于像 素灰度 的相 关 系数 的影像 匹配
韩 晓玲 ． 白立 波
（ 新 疆 生 产 建 设 兵 团勘 测 规 划 设 计研 究 院 ， 乌鲁木齐 ８ ３ ０ ０ ０ ２ ）
摘要 ： 数字影像 匹配 的基本算法实则就是影像相关 ， 利用左右影像上两个像点信号的相关函数 ， 评价它们的相
基元 ． 进 而 用 于特 征 匹 配 。 匹 配速 度 较快 ， 但 匹 配精 度不 高
３ 相 关 系数 匹配 测 度
相关 系数 算法 就 是 以 相关 系 数 作 为 匹配 测 度 ． 判 断左右 两 张影像 中一 定大 小 的像 素 窗 口间 的相 似 性 ．选取 相关 系数 最大 且大 于设 定 阈值 的一对像 素 窗 口的 中心像 素作 为提取 的同名 点 。 ｇ （ ｘ ， ｙ ） － ￣ｇ ｘ － ， ｙ ， ） 的相 关 系数定 义为 ：
（ Ｐ ｌ ａ ｎ ｎ ｉ ｎ ｇ ａ ｎ ｄ Ｄ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎ Ｓ ｕ ｒ ｖ ｅ ｙ Ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ Ｉ ｎ ｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅ ｏ ｆ Ｘ ｉ ｎ ｊ ｉ ａ ｎ ｇ Ｐ ｒ ｏ ｄ ｕ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ Ｃ ｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｃ ｏ ｒ ｐ ｓ ，
Ｔｈ ｅ Ｐ ｉ ｘ ｅ ｌ Ｇｒ ａ ｙ ｓ ｃ ａ ｌ ｅ Ｃｏ ｒ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｃｏ ｅ ｉｃ ｆ ｉ ｅ ｎ ｔ － Ｂａ ｓ ｅ ｄ Ｉ ｍａ ｇ ｅ Ｍａ ｔ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ ＨＡＮ Ｘ ｉ ａ ｏ － ｌ ｉ ｎ ｇ ， Ｂ ＡＩ Ｌ ｉ － ｂ ｏ
ｃ ｏ ｒ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｃ ｏ ｅ ｉｃ ｆ ｉ ｅ ｎ ｔ ｍａ ｔ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ａ ｎ ｄ ｉ ｔ ｓ ｌｇ ａ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ， ｆ ａ ｓ ｔ ｍａ ｔ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ ｏ ｆ ｄ ｉ ｇ ｉ ｔ ｌ ａ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｓ ．
匹 配算法 ． 以随机 不重 复 的顺 序 选取像 元 对 ． 求 和 时 不 需要计 算 所有像 素 ． 只要 其和 超过设 定 的 阀值 。 则
说 明 当前位 置为 非匹 配位 置 ． 停 止本 次计 算 ． 否则 进 行 下一位 置 的测试 ， 直 至找 到匹 配点 为止
维 滑 动模 板 进行 图像 匹 配 ． 不 同算 法 的 区别 主要 体
似 性 以 确 定 同 名 点 。 通 过对 像 素 灰度 相关 的 匹 配 的分 析 ， 利 用 相 关 系数 匹 配 方 法 的 基 本 原 理 及 其 算 法 ， 实 现 数 字 影 像的快速匹配。
关 键字 ： 灰度相关； 影像匹配； 相关系数
中 图分 类 号 ： Ｔ Ｐ ７ ５ １ ； Ｇ ２ ０ ２ 文献 标 识 码 ： Ｂ Ｄ Ｏ Ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ０ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ １ — ０ ２ ７ ０ ． ２ ０ １ ３ ． ０ ４ ． １ ８
基 于灰 度 相关 的 匹配 主要用 空 间域 的一 维或 二
不 受 比例 因子误 差影 响 和搞 白噪声 干扰 能力 强等 优
点 ．比较参 考 图像 与 输入 图像 在各个 位 置 的相关 系
数． 值最 大 的点就 是最 佳 匹配位 置
②序贯相似性检测法（ Ｓ Ｓ Ｄ Ａ １ ， 是一种快速图像
Ｋｅ ｙ Ｗｏ ｒ ｄ ｓ ： Ｇｒ ａ ｙ Ｃ ｏ ｒ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ； Ｉ ｍａ ｇ ｅ Ｍａ ｔ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ ； Ｃ ｏ ｒ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｃ ｏ ｅ ｆ ｆ ｉ ｃ ｉ ｅ ｎ ｔ
１ 引 言
随着 图像 信息处 理 技术 的 不断发 展 ．图像匹 配 已经成 为该 领域 中一 项 非常 重要 的技 术 根据 已知 模 式 的图像 在一 幅 陌生 图像 中 寻找对 应该 模式 的子 图像被 称为 图像 匹 配
现 在模 板 及 相关 准 则 的 选择 方 面 ．一 般 匹配 率 高 ．
③ 不 变 矩 匹配 法 （ Ｉ Ｍ １ ， 该 算 法 用 两 个 图像 之 间
七个 不变 矩 之间 的相 似性来 描述 相似 度
但计算量大 。 速度较慢 ： 基 于 特 征 的匹 配 则 通 过 在 原 始 图像 中提 取 点 、 线、 区域 等 显 著 特 征 作 为 匹 配
Ｕ ｒ ｕ ｍ ｑ ｉ ８ ３ ０ ０ ０ ２ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
Ａｂ ｓ ｔ ａ ｃ ｔ ： Ｄｉ ｇ ｉ ｔ ａ ｌ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｍａ ｔ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ ｌｇ ａ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ａ ｃ ｔ ｕ ｌｌ ａ ｙ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｅ ｄ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｓ ，ｔ ｈ ｅ ｕ ｓ ｅ ｏ ｆ ｔ ｗｏ ｌ ｉ ｋ ｅ ｐ ｏ ｉ ｎ ｔ ｃ ｏ ｒ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｆ ｕ ｎ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ｌ ａ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ｌ ｅ ｔ ｆ ａ ｎ ｄ ｉｇ ｒ ｈ ｔ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｓ ，ａ ｎ ｄ ｅ ｖ ａ ｌ ｕ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｉ ｒ ｓ ｉ ｍｉ ｌ ａ ｉ ｒ ｔ ｙ ｔ ｏ ｄ ｅ ｔ ｅ ｒ ｍｉ ｎ ｅ ｔ ｈ ｅ ｐ ｏ ｉ ｎ ｔ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｓ ａ ｍｅ ｎ ａ ｍｅ ．Ｂ ｙ ｐ ｉ ｘ ｅ ｌ ｇ ｒ ａ ｙ ｍａ ｔ ｃ ｈ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ，ｔ ｈ ｅ ｂ ａ ｓ ｉ ｃ ｐ ｉｎ ｒ ｃ ｉ ｐ ｌ ｅ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ
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第 ４期
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摘要 ： 数字影像 匹配 的基本算法实则就是影像相关 ， 利用左右影像上两个像点信号的相关函数 ， 评价它们的相
基元 ． 进 而 用 于特 征 匹 配 。 匹 配速 度 较快 ， 但 匹 配精 度不 高
３ 相 关 系数 匹配 测 度
相关 系数 算法 就 是 以 相关 系 数 作 为 匹配 测 度 ． 判 断左右 两 张影像 中一 定大 小 的像 素 窗 口间 的相 似 性 ．选取 相关 系数 最大 且大 于设 定 阈值 的一对像 素 窗 口的 中心像 素作 为提取 的同名 点 。 ｇ （ ｘ ， ｙ ） － ￣ｇ ｘ － ， ｙ ， ） 的相 关 系数定 义为 ：
（ Ｐ ｌ ａ ｎ ｎ ｉ ｎ ｇ ａ ｎ ｄ Ｄ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎ Ｓ ｕ ｒ ｖ ｅ ｙ Ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ Ｉ ｎ ｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅ ｏ ｆ Ｘ ｉ ｎ ｊ ｉ ａ ｎ ｇ Ｐ ｒ ｏ ｄ ｕ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ Ｃ ｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｃ ｏ ｒ ｐ ｓ ，
Ｔｈ ｅ Ｐ ｉ ｘ ｅ ｌ Ｇｒ ａ ｙ ｓ ｃ ａ ｌ ｅ Ｃｏ ｒ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｃｏ ｅ ｉｃ ｆ ｉ ｅ ｎ ｔ － Ｂａ ｓ ｅ ｄ Ｉ ｍａ ｇ ｅ Ｍａ ｔ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ ＨＡＮ Ｘ ｉ ａ ｏ － ｌ ｉ ｎ ｇ ， Ｂ ＡＩ Ｌ ｉ － ｂ ｏ
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说 明 当前位 置为 非匹 配位 置 ． 停 止本 次计 算 ． 否则 进 行 下一位 置 的测试 ， 直 至找 到匹 配点 为止
维 滑 动模 板 进行 图像 匹 配 ． 不 同算 法 的 区别 主要 体
似 性 以 确 定 同 名 点 。 通 过对 像 素 灰度 相关 的 匹 配 的分 析 ， 利 用 相 关 系数 匹 配 方 法 的 基 本 原 理 及 其 算 法 ， 实 现 数 字 影 像的快速匹配。
关 键字 ： 灰度相关； 影像匹配； 相关系数
中 图分 类 号 ： Ｔ Ｐ ７ ５ １ ； Ｇ ２ ０ ２ 文献 标 识 码 ： Ｂ Ｄ Ｏ Ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ０ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ １ — ０ ２ ７ ０ ． ２ ０ １ ３ ． ０ ４ ． １ ８
基 于灰 度 相关 的 匹配 主要用 空 间域 的一 维或 二
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１ 引 言
随着 图像 信息处 理 技术 的 不断发 展 ．图像匹 配 已经成 为该 领域 中一 项 非常 重要 的技 术 根据 已知 模 式 的图像 在一 幅 陌生 图像 中 寻找对 应该 模式 的子 图像被 称为 图像 匹 配
现 在模 板 及 相关 准 则 的 选择 方 面 ．一 般 匹配 率 高 ．
③ 不 变 矩 匹配 法 （ Ｉ Ｍ １ ， 该 算 法 用 两 个 图像 之 间
七个 不变 矩 之间 的相 似性来 描述 相似 度
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Ｕ ｒ ｕ ｍ ｑ ｉ ８ ３ ０ ０ ０ ２ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
Ａｂ ｓ ｔ ａ ｃ ｔ ： Ｄｉ ｇ ｉ ｔ ａ ｌ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｍａ ｔ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ ｌｇ ａ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ａ ｃ ｔ ｕ ｌｌ ａ ｙ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｅ ｄ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｓ ，ｔ ｈ ｅ ｕ ｓ ｅ ｏ ｆ ｔ ｗｏ ｌ ｉ ｋ ｅ ｐ ｏ ｉ ｎ ｔ ｃ ｏ ｒ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｆ ｕ ｎ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ｌ ａ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ｌ ｅ ｔ ｆ ａ ｎ ｄ ｉｇ ｒ ｈ ｔ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｓ ，ａ ｎ ｄ ｅ ｖ ａ ｌ ｕ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｉ ｒ ｓ ｉ ｍｉ ｌ ａ ｉ ｒ ｔ ｙ ｔ ｏ ｄ ｅ ｔ ｅ ｒ ｍｉ ｎ ｅ ｔ ｈ ｅ ｐ ｏ ｉ ｎ ｔ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｓ ａ ｍｅ ｎ ａ ｍｅ ．Ｂ ｙ ｐ ｉ ｘ ｅ ｌ ｇ ｒ ａ ｙ ｍａ ｔ ｃ ｈ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ，ｔ ｈ ｅ ｂ ａ ｓ ｉ ｃ ｐ ｉｎ ｒ ｃ ｉ ｐ ｌ ｅ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ