[发明专利]一种针对非刚性变化图像的模板匹配方法

说明书

一种针对非刚性变化图像的模板匹配方法，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。本发明的算法可以抵抗复杂的几何变形和高水平的异常值，如背景杂乱和遮挡引起的异常值，实现准确匹配。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，更具体地，涉及一种针对非刚性变化图像的模板匹配方法。

背景技术

目标的识别与定位是机器视觉和图像处理领域中研究的重要内容，图像模板匹配技术在军事、飞机导航、医疗诊断、雷达目标跟踪、工业生产线、安防监控等领域具有重要的实用价值；目前，模板匹配算法主要采用归一化互相关匹配算法和不变矩特征匹配法。

归一化互相关匹配算法：通过计算模板和待匹配图像的互相关值来确定匹配的程度，互相关值最大时的搜索窗口位置决定了模板图像在待匹配图像中的位置。这种算法具有抵抗噪声和图像亮度变化的强鲁棒性,但该算法计算复杂度高，匹配耗时。

不变矩特征匹配法：对目标旋转、尺度变化等因素不敏感，在动态情况下可以实现很好的匹配效果，但基于特征的图像匹配方法结构复杂、计算量较大。

传统的模板匹配方法容易受到如光照等环境因素的影响，对目标的姿态变换和遮挡等因素非常敏感，并且难以提取基于形状和基于内容的特征向量。针对一些非刚性变化的图像，传统的模板匹配方法都不能进行准确的模板匹配，方法复杂且十分费时。

发明内容

本发明的目的是针对上述的问题，提出一种针对非刚性变化图像的模板匹配方法。

本发明的技术方案是：

本发明提供一种针对非刚性变化图像的模板匹配方法，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。

进一步地，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。

进一步地，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。

进一步地，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。

进一步地，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。