[发明专利]一种基于场景全局特征的模板匹配方法

权利要求书

1.一种基于全局特征的模板匹配方法，具体步骤为：

(1)计算场景图像的特征H(k)，1≤k≤K₀，K₀为特征维度；

(2)对场景图像逐像素点遍历提取与模板图像相同区域范围的搜索子图，计算每个搜索子图与模板图像的相关性；

相关性计算方法具体为：在遍历像素点(i，j)，将其对应搜索子图S(i，j)的内容替换为模板图像中的内容，并计算替换后对应场景图像的全局特征G_i，j(k)，计算搜索子图S(i，j)与模板图像的相关性：

(3)在场景图像中，依据搜索子图与模板图像的相关性越大，该搜索子图对应的遍历像素点成为目标点可能性越大的准则选取候选目标像素点；

(4)对于每一个候选目标像素点，在场景图像中以其为中心选取局部感兴趣区，若局部感兴趣区内该候选目标像素点对应的相关性大于该区内其它像素点对应的相关性，则确认该候选目标点为最终目标点；

所述步骤(3)具体为：若搜索子图与模板图像的相关性D(i，j)大于等于相关性阈值r，则像素点(i，j)为候选目标点，相关性阈值r＝0.95×(V_max-V_min)+V_min，V_max和V_min分别为各搜索子图与模板图像的相关性中的最大值和最小值。 

2.根据权利要求1所述的基于全局特征的模板匹配方法，其特征在于，还包括步骤(5)：计算满足步骤(4)的候选目标点对应的感兴趣区内包含的候选目标点的个数，若其大于支持度阈值，确认该候选目标点为最终目标点，其中支持度阈值q＝(M/2)×(N/2)/100，M和N分别为模板图像的宽度和高度。

3.根据权利要求1或2所述的基于全局特征的模板匹配方法，其特征在于，所述局部感兴趣区的宽度和高度范围分别为[M/2，M]和[N/2，N]，M和N分别为模板图像的宽度和高度。