發(fā)布時(shí)間：2020-05-20 23:27

【摘要】：模板匹配在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中有著廣泛應(yīng)用,如目標(biāo)檢測(cè)、目標(biāo)跟蹤、視頻監(jiān)控、圖像拼接等。目前已有大量的模板匹配算法,其中Best-Buddies Similarity(BBS)是一種用于模板匹配的相似性度量方法。該方法魯棒性好、匹配精度高,能夠克服一定程度的幾何變形、部分遮擋以及光照變化。然而,這種方法仍然有兩個(gè)性能缺陷。第一,該方法找到的最可能區(qū)域必須與給定模板的大小相同,因此當(dāng)目標(biāo)在測(cè)試圖像中改變大小時(shí),匹配性能較差;第二,該方法通過(guò)滑動(dòng)窗口方式掃描整個(gè)圖像來(lái)尋找具有最高BBS分?jǐn)?shù)的區(qū)域,這耗費(fèi)了大量的計(jì)算時(shí)間。本文針對(duì)BBS算法進(jìn)行了改進(jìn),使其在保證匹配精度的同時(shí)又具有較為理想的運(yùn)算速度。本文研究的主要內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)包括以下方面:1、提出了一種基于BBS的可變形模板匹配算法針對(duì)當(dāng)目標(biāo)在待匹配圖像中尺寸變化大時(shí)匹配精度差的問(wèn)題,本文提出了一種可變形模板匹配算法。該算法由三個(gè)步驟組成:proposal生成,proposal篩選,和BBS相似度計(jì)算。首先,我們利用多尺度組合分組(MCG)算法生成大量各種大小的proposals;然后根據(jù)自定義的基于模板尺寸的篩選機(jī)制過(guò)濾掉明顯不符合要求的proposals;最后,計(jì)算模板與保留下來(lái)的proposals的BBS值,最高的BBS值所對(duì)應(yīng)的proposal即為我們的方法匹配到的目標(biāo)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文算法在準(zhǔn)確度上優(yōu)于目前已有的模板匹配算法,同時(shí)降低了計(jì)算復(fù)雜度。2、提出了一種增強(qiáng)型可變形模板匹配算法為了進(jìn)一步提升匹配精度,降低搜索時(shí)間,本文提出一種增強(qiáng)型可變形模板匹配算法。選擇一種proposal生成方法與模板匹配的準(zhǔn)確度有著密切的關(guān)系,所以,在本文中我們使用Edge Boxes算法生成proposals。在篩選過(guò)程中,為了減少運(yùn)算量,本文提出一種新的篩選方案,即基于模板的尺寸、歸一化相關(guān)積(NCC)以及顏色直方圖三種方法組合的多層篩選機(jī)制。在相似度計(jì)算過(guò)程中仍然采用BBS策略。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法能夠在較短時(shí)間內(nèi)準(zhǔn)確地匹配到目標(biāo)。
【圖文】：

圖 2.6 累計(jì)誤差增長(zhǎng)曲線用 SSDA 算法對(duì)模板圖像和子圖像進(jìn)行匹配時(shí)，不需要對(duì)所有像素進(jìn)行計(jì)算總和超過(guò)設(shè)定的閾值時(shí)就放棄對(duì)該子圖的匹配，，進(jìn)而計(jì)算下一個(gè)子圖像中的完待匹配圖像中所有的子圖像后，選取 R 值最大的子圖像作為最終的匹配結(jié)少了大量的計(jì)算，所以該方法匹配速度快。該算法匹配的準(zhǔn)確度和速度依賴(lài)

圖 3.6 最佳相似點(diǎn)對(duì)示意圖中，（a）圖為模板圖像（綠色框），（b）圖為待匹配目標(biāo)（藍(lán)色框）經(jīng)歷了復(fù)雜的變形，（c）圖中表示模板圖像與待匹配圖像的最佳相似點(diǎn)線連接）。我們給出 BBS 算法的一般定義，BBS 測(cè)量的是兩個(gè)點(diǎn)集 和
【學(xué)位授予單位】：廣西師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2673369