郭涛算法在模板匹配中的应用
模板匹配实际是寻找最优解的问题,将模板和子图像的互相关函数作为目标函数,基于演化的郭涛算法实现了模板匹配的最优解。
郭涛算法在模板匹配中的应用
摘要：目前图像模板匹配算法一般都有计算量非常大的缺点,在实际运用中存在一定问题,根据这一问题提出了将演化算法应用到图像模板相关匹配中。模板匹配实际是寻找最优解的问题,将模板和子图像的互相关函数作为目标函数,基于演化的郭涛算法实现了模板匹配的最优解。最后根据实验说明了该算法较传统的遍历式模板匹配算法具有计算量大大减少的优越性。
关键词：郭涛算法; 模板匹配; 张成子空间
图1模板匹配原理
用平方误差之和来衡量原图中的子图和模板之间的差别。假设模板的大小为x*y(宽*高);图像的大小为m @n。模板中的某点坐标为(x ,y),该点的灰度为t(x,y);与之重合的图像中的点坐标为
(i+x,j+y),该点的灰度为s(i+x ,j+y),在这里记做si,j( x,y)。则一次匹配的误差平方之和为d(i,j)=∑xx=1∑yy=1
［si,j(x,y)-t(x,y)］2将该式展开:d(i,j)=∑xx=1∑yy=1［si,j(x,y)］2-2∑xx=1∑yy=1［si,j(x,
y)×t(x,y)］+∑xx=1∑yy=1［t(x,y)］2(1)上式中，右边第一项称为原图像中与模板对应区域的能量,它与子图的位置有关,但是随子图位置变化而缓慢变化。第二项称为模板与原图中子图的互相关，它随子图位置(i,j)的变化而变化，当模板t(x,y)和原图中子图区域相匹配时取得最大值。式中第三项称为模板的能量,它与图像像素位置(i,j)无关。只用一次计算即可。
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