[发明专利]一种针对非刚性变化图像的模板匹配方法

权利要求书

1.一种针对非刚性变化图像的模板匹配方法，其特征在于，该方法包括以下步骤:

步骤1、选择任一图像作为参考图像并在参考图像中选择感兴趣对象作为模板；选择另外一张非刚性变化图像，所述非刚性变化图像中含有前述感兴趣对象且感兴趣对象产生形变或运动；采用模板并基于滑动窗口方法对非刚性变化图像进行分割，得到多个分割后的滑动窗口区域；

步骤2、计算模板和分割后的各滑动窗口区域之间的相似性参数BBS，选择相似性参数BBS的期望为最大值的滑动窗口作为匹配结果，在非刚性变化的图像中准确获取感兴趣的对象。

2.根据权利要求1所述的针对非刚性变化图像的模板匹配方法，其特征在于，步骤1具体为：

步骤101：读入参考图像Iref，选择感兴趣的对象rect；

步骤102：将感兴趣的对象rect作为模板T；

步骤103：读入含感兴趣对象rect产生非刚性变化的图像I，非刚性变化图像I为参考图像Iref的同一场景；

步骤104：采用模板T对非刚性变化图像I进行分割，并在模板T和非刚性变化图像I分割后的多个滑动窗口区域中绘制点集P和Q。

3.根据权利要求2所述的针对非刚性变化图像的模板匹配方法，其特征在于，步骤104中，采用模板T对非刚性变化图像I进行分割，得到每个区域的大小和模板的大小相同。

4.根据权利要求2所述的针对非刚性变化图像的模板匹配方法，其特征在于，在步骤104之前，调整非刚性变化图像I的大小，使非刚性变化图像I能够被模板T的大小pz整除；pz表示模板尺寸，设置为3。

5.根据权利要求2所述的针对非刚性变化图像的模板匹配方法，其特征在于，步骤104中，所述点集P中每个像素点包含像素的RGB值和位置值xy；所述非刚性变化图像分割后的区域数量表示为k，k个区域的点集分别表示为：为Q1,Q2,Q3,…Qk。

6.根据权利要求1所述的针对非刚性变化图像的模板匹配方法，其特征在于，步骤2中：针对模板和分割后的滑动窗口区域进行相似性度量，计算相似性参数BBS；具体包括：

步骤201、针对点集P和任一点集Q，计算点集P和点集Q中任意两个点之间的距离d(p_i,q_j)：

其中，i表示点集P中像素点的编号，j表示点集Q中像素点的编号；A指像素点p_i、q_j的RGB值，L指像素点p_i、q_j在x轴和y轴上的坐标值，表示p_i、q_j两个像素点的RGB值之间的二范数，表示p_i、q_j两个像素点位置之间的二范数，λ表示参考系数；

步骤202、遍历点集P，对每个像素点p_i分别获取其在Q点集中距离最近的像素点q_j,将p_i和q_j作为一组BBP相似点对；按照下述公式，获取Q点集中的像素点q_j在P点集中距离最近的像素点，当该像素点为p_i时，最近邻匹配点对的系数bb为1，否则为0：

其中，NN(p_i,Q)表示对像素点p_i获取其在Q点集中距离最近的像素点q_j，NN(q_j,P)＝p_i表示对像素点q_j获取其在P点集中距离最近的像素点p_i；∧表示并且满足；

步骤203、根据点集P和点集Q之间的最近邻匹配点对的系数bb，计算两个点集之间的相似性参数BBS：

其中，M代表点集P中像素点总数，N代表点集Q中像素点总数；

步骤204、采用下述公式计算点集P和点集Q之间的相似性参数BBS的期望E[BBS(P,Q)]：

其中，E[bb_i,j(P,Q)]代表最近邻匹配点对的系数bb的期望；

步骤205、对于k个点集Q，分别按照步骤201至步骤204进行计算，获取k个点集Q与点集P对应的相似性参数BBS的期望E[BBS(P,Q)]，在k个相似性参数BBS的期望E[BBS(P,Q)]中选取最大值对应的点集作为匹配结果，获取该点集对应滑动窗口中的感兴趣对象。