[发明专利]一种基于梯度积分的快速模板匹配算法

权利要求书

1.一种基于梯度积分的快速模板匹配算法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一，对模板图像和目标图像进行图像金字塔分解，得到一系列由金字塔底部到顶部分辨率逐步降低的模板和原图，其中，最大分辨率的图像称为底层图像，最小分辨率的图像简称为顶层图像；

步骤二，计算不同分辨率下的模板在不同角度、不同尺度的轮廓及其对应的梯度；

步骤三，计算原图的顶层图像中所有像素点的梯度，并归一化；

步骤四，根据模板的顶层图像的大小计算原图的顶层图像的梯度积分，若原图的顶层图像中某一子图对应位置处的梯度积分低于模板的顶层图像的轮廓点对应的梯度值之和，则该位置不参与步骤五的相似度的计算，反之则进行相似度的计算；

步骤五，先取模板上不同方向和尺度下的轮廓处的梯度向量与子图对应位置处的梯度向量进行点乘运算，再对乘积求和，然后根据最终得到的数值对应得到一系列相似度符合要求的目标位置、目标尺度和目标方向；

步骤六，在步骤五得到的目标位置、目标尺度和目标方向的附近再重复相似度计算，直到底层，最后进行拟合得到高精度的结果。

2.根据权利要求1所述的基于梯度积分的快速模板匹配算，其特征在于：在步骤一中，所述模板集合中的最小分辨率的模板至少包含30个轮廓点。

3.根据权利要求1所述的基于梯度积分的快速模板匹配算法，其特征在于，步骤四中，梯度积分计算方法为：

Sum(m,n)＝gg(x,y)+gg(u,v)-gg(x,v)-gg(u,y)，

其中，m＝x-u，n＝y-u，gg(x,y)＝∑_{x′≤x,y′≤y}g(x′,y′)，

g(x′,y′)为输入图像上相关位置的梯度值。

4.根据权利要求1所述的基于梯度积分的快速模板匹配算法，其特征在于，在步骤五中，相似度的计算公式为：

其中，p′,d_i′分别是p,d_i经过变换后的坐标和梯度向量；最终计算得到的数值越大，则模板与子图的相似度越高。

5.根据权利要求1所述的基于梯度积分的快速模板匹配算法，其特征在于：在步骤六中，拟合的方式为亚像素拟合。

6.根据权利要求1所述的基于梯度积分的快速模板匹配算法，其特征在于：在步骤六中，拟合的方式为对结果进行样条插值，再进行曲线拟合。