[发明专利]一种基于边缘检测的自适应模板匹配算法

权利要求书

1.一种基于边缘检测的自适应模板匹配算法，其特征在于，包括如下步骤：(1)从摄像 设备中获取序列影像，并有用序列均值法进行背景建模获得一个“干净”的背景；

(2)用边缘检测算法提取出背景图像边缘、直线、纹理、角点的边缘特征；

(3)匹配模板建立，经过灰度二值化后，边缘特征在图中表示为“1”的像素，而空白区域 则为“0”，建立模板的目标是选取背景边缘特征图中特征最明显的若干个区域，寻找特征最 明显的区域即是求在模板大小范围内“1”的数量最多的若干个位置，假设模板左上角的坐 标(x,y)为模板位置，则模板用如下公式表示：

G(x,y)=max(Σi=0MΣj=0NP(i,j))]]>

P(x,y)=Σi=xLΣj=yHt(i,j);]]>

其中P(x,y)表示左上角以(x,y)为起点，在模板宽度L和高度H的范围内所有像素值的 和，G(x,y)表示在整幅图像中，以(0,0)为起点，图像宽度M和高度N的范围内所有模板像素 和的最大值，此时(x,y)位置的模板即为边缘特征最明显的模板；

(4)模板进行自适应调整，在系统初始化时记录车辆经过的轨迹，并通过权值法来确定 模板的位置，即是通过给不同区域的像素点赋予不同的权值来确定模板的位置，公式如下 所示：

G(x,y)=max(Σi=0MΣj=0NP(i,j))]]>

P(x,y)=Σi=xLΣj=yHt(i,j)]]>

t(i,j)=T1,d(i,j)∉E(x,y)T2,d(i,j)∈E(x,y);]]>

其中T1和T2分别表示不在轨迹覆盖区域和在轨迹覆盖区域的权值，若模板数量多于一 个，在求出第一个模板位置之后，把这一点屏蔽掉，接着计算下一个模板位置；

(5)模板搜索，假设其中一个模板的位置为D(x,y)，宽度和高度分别为L、H，则首先要在 当前图像位置D(x,y)附近一定范围内进行模板的搜索与匹配，根据视频抖动的剧烈程度给 搜索的范围设定一个阈值，例如图像抖动的幅度一般小于L或H的K分之一的话，可以把阈值 定为max(L/K,H/K)，则搜索的范围如下所示：

x:max(0,x-Δt)~min(L,x+L-Δt)y:max(0,y-Δt)~min(H,y+H-Δt)Δt=max(L/K,H/K);]]>

(6)模板匹配，采用最小均方误差准则进行模板匹配：

MSE(k,l)=1N1N2Σx=1N1Σy=1N2[s(x,y)-s‾(x+k,y+l)]2;]]>

其中s表示当前帧的图像子块，表示参考帧的图像子块；k和l分别表示图像子块水平方 向和垂直方向的移动量，其最小单位是1个像素；N1和N2分别代表图像子块的宽度和高度；

(7)运动补偿，由模板匹配算法可以得到每一个模板的局部运动矢量，使用所有模板运 动矢量的平均值作为图像的全局运动矢量，公式如下所示：

G=1MΣi=1MPi;]]>

其中G表示全局运动矢量，P_i表示第i个模板的局部运动矢量，M为模板的数量。使用G作 为全局补偿矢量对图像进行反向补偿即可消除图像抖动。