一種快速的旋轉(zhuǎn)模板匹配算法的設(shè)計與實現(xiàn).pdf

1、機(jī)器視覺就是把人眼分辨事物的能力移植到機(jī)器上,用機(jī)器來代替人類完成檢測觀察和分類的任務(wù),研究機(jī)器視覺一方面是可以通過機(jī)器處理來提高檢測分類的效率和精度,另一方面可以用機(jī)器代替人類去處理很多危險的任務(wù)或者應(yīng)用到人類難以用肉眼處理的情況中。模板匹配是機(jī)器視覺中一類典型的場景分析問題:給定一個物體的參考圖像(模板),通過分析來確定該物體是否存在于某個場景中(場景圖像),如果存在并確定它在場景中的位置。該類問題在計算機(jī)視覺、模式識別和醫(yī)學(xué)圖像處

2、理等方面都有著很廣泛的應(yīng)用。
　　傳統(tǒng)的模板匹配算法的計算量比較大,導(dǎo)致實時性不高,而且當(dāng)場景中的物體與給定的參考模板直接有一點的旋轉(zhuǎn)角度時,傳統(tǒng)的匹配算法就不能應(yīng)用到實際項目中。
　　在研究了角點檢測算法,傅里葉變化算法,以及圖像距算法之后,本文提出一種新的旋轉(zhuǎn)模板匹配算法。該算法把圖像Hu距和Zernike距相結(jié)合,作為相似度匹配信息,進(jìn)行區(qū)域定位,并使用Zernike相位相關(guān)信息迭代的方法估計旋轉(zhuǎn)角度。利用圖像距的算法

3、即使在圖像光照不均、有噪聲干擾、圖像被模糊以及有小塊物體遮擋等情況,依然可以得到比較好的匹配效果。算法第一步是粗匹配,通過模板塊移動的方法,計算Hu距相似度,篩選出少量候選點進(jìn)行下一步的精確匹配。第二步是通過圖像Zernike距來確定候選點中與物體最相似的區(qū)域,確定物體圖像中的精確位置,并利用Zernike距的相位信息來估計大致的旋轉(zhuǎn)角度。
　　本文還實現(xiàn)了兩種目前應(yīng)用最為廣泛的傅里葉極對數(shù)坐標(biāo)變換方法,圓投影-ZM兩步法,通過與