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1、第!"卷第!期青!岛!科!技!大!学!学!报<’,=!">’=!!!!!##$年%月&’()*+,’-./*01+’2*/34)5/67’-89/4*94+*1:49;*’,’07?@)=!##$!!文章编号!A$"!B$CD"!!##$"#!B#A"$B#R基于投影与@79简约算法的一维快速模板匹配算法单宝明"徐启蕾!青岛科技大学自动化与电子工程学院#山东青岛!$$#%!"摘!要!传统的模板匹配算法!如>P和88M?"虽然具有匹配精度高的优点#但由于其计算量大#使得匹配时间过长$本研究提出了一种新的基于投影与dK_简约算法的一维快速模板匹配算法
2、#首先将图像进行降维处理#得到特征字符串#通过对特征字符串的匹配#实现粗匹配#可大幅度地减少图像匹配时间%然后利用>P匹配算法#对粗匹配的结果进行验证#以达到快速匹配的目的$通过实验证明了本算法的快速性和准确性$关键词!模板匹配%投影%特征字符串%dK_简约算法中图分类号!:>CE"=E!!!!文献标识码!?Z.6(T&,4%.(&7.(’+-/2#%2*)-(+,[.6&E*/(+&9)*R&’(-*/./E(+&M*/().’(&E@79#%2*)-(+,31#"[.*B,-/2#;5-B%&-!P’,,404’-?(6’S+6/’*+*1
3、Q,496)’*/9Q*0/*44)/*0#./*01+’2*/34)5/67’-89/4*94+*1:49;*’,’07#./*01+’!$$#%!#P;/*+"#:6().’($:)+1/6/’*+,64S@,+64S+69;/*0#5(9;+56;4>P+*16;488M?S46;’1;+34;/0;S+69;/*0@)49/5/’*#J(66;49+,9(,+6/*0+)4;+)1=:;47+)46/S4B9’*5(S/*0=:;4-+5664S@,+64S+69;/*0+,0’)/6;SJ+541’*6;4@)’e496/’*+*16;
4、49’*6)+9641dK_+,0’B)/6;S/9;+5J44*@)’@’541=b/)56,7#6;4-4+6()456)/*05/50’664*J7@)’e496/*06;4/S+04-’,,’Y41J7S+69;/*0/66’0466;4+@@)’Z/S+64S+69;/*0)45(,6=849’*1,7#6;4>PS46;’1/5(5416’3+,/1+646;4+@@)’Z/S+64S+69;/*0)45(,6=:;4+,0’)/6;S;+5J44*@)’34*6’J44--/9/4*6=@&CD*)E6$64S@,+64S+69;/
5、*0%@)’e496/’*%-4+6()456)/*0%9’*6)+9641dK_+,0’)/6;S!!图像匹配是指确定一个图像区域在另一个相WX"上平移#模板覆盖下的那块搜索图叫做子图对应图像区域中所在位置的过程&图像匹配算法!#Z#!#Z是这块子图的左上角像素点在8中的坐8大致分为基于灰度相关的匹配’基于特征的匹配标#叫做参考点#其取值范围$A,!,:!RO及基于模型的匹配及基于变换域的匹配这%A#A,Z,X!%OA&传统的模板匹配算法(A)类&基于灰度相关的匹配算法是一种对被搜索有归一化积相关算法!>’)S+,/f41P’))4,+6/’*
6、#图像的像元以一定大小窗口的灰度阵列按某种或>P"和序贯相似性检测算法!88M?"&>P灰度几种相似性度量顺次进行搜索匹配的方法&假设匹配是一种很有效的匹配算法#具有很高的准确模板2!大小为RW%"在被搜索图8!大小为:性’适应性#对图像灰度值的线性变换具有*免疫收稿日期万方数据!!##EB#$BA$作者简介!单宝明!AC"%!"男#讲师=!第!期!!单宝明等!基于投影与dK_简约算法的一维快速模板匹配算法A""性"#即所求的>P值不受灰度值的线性变换的影表F!特征字符串量化表响#缺点是计算耗费过于庞大$!%&88M?是一种:+J,4A!L+(0
7、4’--4+6()456)/*0快速匹配算法#以随机不重复的顺序选取像元对差!值特征字符$N!EE#NRQ(?’,##(#在进行求和时不需要计算所有像素#只$NRQ#N!Q(H要其和超过某一设定的阈值#则说明当前位置为$N!Q#NQ(P非匹配位置#停止本次计算#否则进行下一位置的$NQ##(M$##Q%Q测试#直至找到匹配点为止&88M?算法比>P’Q#!Q%b算法效率要高很多#但是实现的难度要相对大一’!Q#RQ%L些$!%&总之#现有的基于灰度相关的图像匹配计’RQ#!EE%F算数据量很大#因此匹配速度慢#难以满足实时性!!注!Q可以根据具体
8、图像的需要#合理选取不同的值&要求&本研究提出了一种新的基于投影与dK_等’下一字符再与D串的第A个字符相等时由于简约算法的一维快速模板
