基于辅助纹理的模板匹配检测技术
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作 为变量 ， 故 抗 干扰 能 力 强 ， 但是对于边缘 、 角点 等 几 何 特 征不 明显 时 ， 匹配 效 果不 理想 。 传 统 的基 于像 素灰 度 的匹 配方 法是 模板 图像 的灰度
矩 阵逐 个像 素 地与 搜索 图像 的所 有 可能 的图像 窗 口按某 种 相似 度量 方 法进 行 搜 索 比较 ， 而 常 用 的相 似 度量 方法
近 似锥形 ， 如图６ （ ｃ ） 所示 ， 圆片 中间 部分 稍 高 ， 而边 缘部
分 较平 。背 景为 灰色 压缩板 ， 颜 色与 圆 片很相 近 ， 不 容易
区分 ， 从 图 １可 以看 出 ， 在 普通 光 源 条 件 下 ， 圆片 容 易反
板 匹 配算 法 ， 能够 很好 地增 加 匹配 效率 ， 但 是对 于旋 转 的 物体 ， 该 方法 的检 测 效 果 不 太 理 想 。吴 平 等 人 提 出 了先 对 搜 索 图和模 板 抽样 进 行 粗 匹配 ， 并 根 据 设 定 的 阈值 找
信息区分度的方法 ， 然后对 目标和背景都做 与纹理相关 的灰度加 权处理 ， 用 多模 板 匹配 降低单一模板 匹配的风险 。实验选 择借助投 影仪在工 件上投红 黑
相间的光 ， 目标与背景 由于对光 的反射率不 同而 出现较 大的灰度差 异 ， 目标 与背景做 加权处 理后 ， 在不 同的位置 制作不 同的模板 ， 提高匹配效 率 ， 最后 用 Ｐ ｅ ａ ｒ ｓ ｏ ｎ相似度量计算匹配结果 ， 实验结果表 明该方法 可以达 到理想 的效果 。
贾君 崽等 ： 基 于辅助纹理 的模板 匹配检 测技 术
基 于 辅 助 纹 理 的模 板 匹配检 测 技 术
贾君 慧 张 旭 张 刚
（ 上海大学 机 电工程与 自动化学院 ， 上海 ２ ０ ０ ０ ７ ２ ）
摘
Βιβλιοθήκη Baidu
要： 在图像匹配领域 中， 对于 目标与背景灰度相 近 ， 特 征相 似的情况 ， 传统 的图像匹配 方法很难达 到理 想效果 。本文 给出一种借 助辅助纹 理增加灰 度
Ｔｅ ｍｐ ｌ ａ ｔ ｅ Ｍａ ｔ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ Ｄｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｔｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ａｕ ｘ ｉ ｌ ｉ ａ ｒ ｙ Ｔｅ ｘ ｔ ｕｒ ｅ
Ｊ ｉ ａ Ｊ ｕ ｎ ｈ ｕ ｉ Ｚ ｈ ａ ｎ ｇ Ｘｕ Ｚ ｈ ａ ｎ ｇ Ｇ ａ ｎ ｇ
算， 对于不符合要求的位置， 直接淘汰， 而对 于符合要求 的位置 ， 进一步增加像素点进行计算 ， 可 以提高 匹配效
率， 但是 对 于 纹 理 信 息 较 少 的物 体 ， 匹 配 的准 确 度 不 够
好 。呙润华 等人 提 出一种 联 合 应用 Ｂ Ｐ神 经 网络 和 模板
匹配方 法优 化 车牌 字符 识 别 方 法 ， 也 就是 基 于一 定 前 处
本文 的待测物 体 为黑 色金 属小 圆片 （ 共 ９个 ） ， 圆片
为 序贯 相似 性 检测 法 、 归 一 化 积相 关 算 法 等 。对 于 纹 理
信 息少 、 目标 与背 景极 度相 似 的特 殊应 用 中 ， 匹配结 果并 不 好 。崔政 等 人提 出了一 种对 于 字符识 别 的特 征加 权模
理 技术 ， 提 出一 种新 的神 经 网络方法 提取 特征 ， 然 后根 据 别， 取 得 良好效 果 ， 但 该方 法仍 然是 基 于样本 特征 。
１ 模 板 匹配分 析
模 板 匹配 技术 准确 确定 ， 该 方 法 对 各 省 份 的 车牌 进 行 识
模板 的几何信息作为匹配特征 ， 匹配特征不 以灰度信息
好 的匹 配效果 ， 但 是 对 于特 征较 少 的被 测 物 体 来 说 ， 检
测 结果不 够 理想 。唐 进等人 提 出 了一 种 多步长 模板 匹配
方法 ， 对某 一位 置 ， 均 匀 采 集 一 些 像 素 点 进 行 相 似度 计
物体信息 ， 有较好的鲁棒性 ， 而其缺点是需要与模板进行
０ 引 言
到候 准 匹配 点 ， 然 后对 候准 匹配 点进 行精 匹配 ， 取得 了较
在 机器 识别 物 体 的 过 程 中 ， 图像 匹 配 技 术 用 来 匹 配 两 幅或 多 幅 图像 ， 是一 种 在 图像 中确 定 物 体 信 息 的 典 型 方法 ， 一直 作 为计算 机 视 觉 方 面 的基 本 技 术 而 被 广 泛 应 用 。模 板 匹配 通过 计 算 目标 窗 口与模 板 的相似 度来 确 定
关键词 ： 辅助纹理 ； 模板匹配 ； 灰度加权 ； 多模 板
中图分类号 ： Ｔ ｆ ｒ ７ ５ １ ． １
文献标识码 ： Ａ
国家标准学科分类代码 ： ４ ６ ０ ． ４ ０ ２ ０
Ｄ Ｏ Ｉ ： １ ０ ． １ ５ ９ ８ ８ ／ ｊ ． ｃ ｎ ｋ ｉ ． １ ０ ０ ４—６ ９ ４ １ ． ２ ０ １ ７ ． Ｏ １ ． ０ ０ １
辅助 纹理 能够 极 大 的增 加 待 测 物体 的特 征 量 ， 这 些
特征 在 图像 中则表 现为 灰度 变化 。根 据特 征适 当 的调 整
加权方法能够极大的提高匹配精度和效率。待测物体和
１ ． １ 原理 分析
模板 之 间的 匹配关 系是 通过 计算 相似 性度量 来 实现 的 。
匹配 的窗 口过 多 导 致 运 算 量 较 大 。 随着 科 学 技 术 的 发 展， 新 的要 求 和应 用促 使新 的匹 配方法 的诞 生 ， 匹 配算 法 的研 究也 逐 步走 向深 入 ， 产 生 了快 速 、 稳定 、 鲁 棒 性 好 的 匹配 算法 。图像 匹配 技术 主要 由 四部 分组 成 ， 特征 空 间 、 搜索空间、 搜 索 策略 和 相 似 性 测 度 。 图像 匹配 技 术 大 致 可 以分 为基 于像 素灰 度 、 基 于 图像 特 征及 基 于其 他 理 论 的 图像 匹配 。基 于几 何 特征 的模 板 匹配算 法 是通 过提 取
矩 阵逐 个像 素 地与 搜索 图像 的所 有 可能 的图像 窗 口按某 种 相似 度量 方 法进 行 搜 索 比较 ， 而 常 用 的相 似 度量 方法
近 似锥形 ， 如图６ （ ｃ ） 所示 ， 圆片 中间 部分 稍 高 ， 而边 缘部
分 较平 。背 景为 灰色 压缩板 ， 颜 色与 圆 片很相 近 ， 不 容易
区分 ， 从 图 １可 以看 出 ， 在 普通 光 源 条 件 下 ， 圆片 容 易反
板 匹 配算 法 ， 能够 很好 地增 加 匹配 效率 ， 但 是对 于旋 转 的 物体 ， 该 方法 的检 测 效 果 不 太 理 想 。吴 平 等 人 提 出 了先 对 搜 索 图和模 板 抽样 进 行 粗 匹配 ， 并 根 据 设 定 的 阈值 找
信息区分度的方法 ， 然后对 目标和背景都做 与纹理相关 的灰度加 权处理 ， 用 多模 板 匹配 降低单一模板 匹配的风险 。实验选 择借助投 影仪在工 件上投红 黑
相间的光 ， 目标与背景 由于对光 的反射率不 同而 出现较 大的灰度差 异 ， 目标 与背景做 加权处 理后 ， 在不 同的位置 制作不 同的模板 ， 提高匹配效 率 ， 最后 用 Ｐ ｅ ａ ｒ ｓ ｏ ｎ相似度量计算匹配结果 ， 实验结果表 明该方法 可以达 到理想 的效果 。
贾君 崽等 ： 基 于辅助纹理 的模板 匹配检 测技 术
基 于 辅 助 纹 理 的模 板 匹配检 测 技 术
贾君 慧 张 旭 张 刚
（ 上海大学 机 电工程与 自动化学院 ， 上海 ２ ０ ０ ０ ７ ２ ）
摘
Βιβλιοθήκη Baidu
要： 在图像匹配领域 中， 对于 目标与背景灰度相 近 ， 特 征相 似的情况 ， 传统 的图像匹配 方法很难达 到理 想效果 。本文 给出一种借 助辅助纹 理增加灰 度
Ｔｅ ｍｐ ｌ ａ ｔ ｅ Ｍａ ｔ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ Ｄｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｔｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ａｕ ｘ ｉ ｌ ｉ ａ ｒ ｙ Ｔｅ ｘ ｔ ｕｒ ｅ
Ｊ ｉ ａ Ｊ ｕ ｎ ｈ ｕ ｉ Ｚ ｈ ａ ｎ ｇ Ｘｕ Ｚ ｈ ａ ｎ ｇ Ｇ ａ ｎ ｇ
算， 对于不符合要求的位置， 直接淘汰， 而对 于符合要求 的位置 ， 进一步增加像素点进行计算 ， 可 以提高 匹配效
率， 但是 对 于 纹 理 信 息 较 少 的物 体 ， 匹 配 的准 确 度 不 够
好 。呙润华 等人 提 出一种 联 合 应用 Ｂ Ｐ神 经 网络 和 模板
匹配方 法优 化 车牌 字符 识 别 方 法 ， 也 就是 基 于一 定 前 处
本文 的待测物 体 为黑 色金 属小 圆片 （ 共 ９个 ） ， 圆片
为 序贯 相似 性 检测 法 、 归 一 化 积相 关 算 法 等 。对 于 纹 理
信 息少 、 目标 与背 景极 度相 似 的特 殊应 用 中 ， 匹配结 果并 不 好 。崔政 等 人提 出了一 种对 于 字符识 别 的特 征加 权模
理 技术 ， 提 出一 种新 的神 经 网络方法 提取 特征 ， 然 后根 据 别， 取 得 良好效 果 ， 但 该方 法仍 然是 基 于样本 特征 。
１ 模 板 匹配分 析
模 板 匹配 技术 准确 确定 ， 该 方 法 对 各 省 份 的 车牌 进 行 识
模板 的几何信息作为匹配特征 ， 匹配特征不 以灰度信息
好 的匹 配效果 ， 但 是 对 于特 征较 少 的被 测 物 体 来 说 ， 检
测 结果不 够 理想 。唐 进等人 提 出 了一 种 多步长 模板 匹配
方法 ， 对某 一位 置 ， 均 匀 采 集 一 些 像 素 点 进 行 相 似度 计
物体信息 ， 有较好的鲁棒性 ， 而其缺点是需要与模板进行
０ 引 言
到候 准 匹配 点 ， 然 后对 候准 匹配 点进 行精 匹配 ， 取得 了较
在 机器 识别 物 体 的 过 程 中 ， 图像 匹 配 技 术 用 来 匹 配 两 幅或 多 幅 图像 ， 是一 种 在 图像 中确 定 物 体 信 息 的 典 型 方法 ， 一直 作 为计算 机 视 觉 方 面 的基 本 技 术 而 被 广 泛 应 用 。模 板 匹配 通过 计 算 目标 窗 口与模 板 的相似 度来 确 定
关键词 ： 辅助纹理 ； 模板匹配 ； 灰度加权 ； 多模 板
中图分类号 ： Ｔ ｆ ｒ ７ ５ １ ． １
文献标识码 ： Ａ
国家标准学科分类代码 ： ４ ６ ０ ． ４ ０ ２ ０
Ｄ Ｏ Ｉ ： １ ０ ． １ ５ ９ ８ ８ ／ ｊ ． ｃ ｎ ｋ ｉ ． １ ０ ０ ４—６ ９ ４ １ ． ２ ０ １ ７ ． Ｏ １ ． ０ ０ １
辅助 纹理 能够 极 大 的增 加 待 测 物体 的特 征 量 ， 这 些
特征 在 图像 中则表 现为 灰度 变化 。根 据特 征适 当 的调 整
加权方法能够极大的提高匹配精度和效率。待测物体和
１ ． １ 原理 分析
模板 之 间的 匹配关 系是 通过 计算 相似 性度量 来 实现 的 。
匹配 的窗 口过 多 导 致 运 算 量 较 大 。 随着 科 学 技 术 的 发 展， 新 的要 求 和应 用促 使新 的匹 配方法 的诞 生 ， 匹 配算 法 的研 究也 逐 步走 向深 入 ， 产 生 了快 速 、 稳定 、 鲁 棒 性 好 的 匹配 算法 。图像 匹配 技术 主要 由 四部 分组 成 ， 特征 空 间 、 搜索空间、 搜 索 策略 和 相 似 性 测 度 。 图像 匹配 技 术 大 致 可 以分 为基 于像 素灰 度 、 基 于 图像 特 征及 基 于其 他 理 论 的 图像 匹配 。基 于几 何 特征 的模 板 匹配算 法 是通 过提 取