第10章-模板匹配與模式識別技術(shù)

模式識別最基本的方法--模板匹配技術(shù)；入門性介紹統(tǒng)計模式識別、結(jié)構(gòu)模式識別和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類的基本概念和原理。§10.1模板匹配§10.2模式識別方法第十章模板匹配與模式識別技術(shù)

模式識別的基本定義

模式(pattern)------存在于時間，空間中可觀察的事物，具有時間或空間分布的信息。廣義地說，存在于時間和空間中可觀察的物體，如果我們可以區(qū)別它們是否相同或是否相似，都可以稱之為模式。模式所指的不是事物本身，而是從事物獲得的信息，因此，模式往往表現(xiàn)為具有時間和空間分布的信息。第十章模板匹配與模式識別技術(shù)

模式的直觀特性:可觀察性可區(qū)分性相似性第十章模板匹配與模式識別技術(shù)

模式識別(PatternRecognition)------用計算機(jī)實現(xiàn)人對各種事物或現(xiàn)象的分析,描述,判斷,識別。周圍物體的認(rèn)知：桌子、椅子人的識別：張三、李四聲音的辨別：汽車、火車，人語、鳥鳴氣味的分辯：炸帶魚、紅燒肉人和動物的模式識別能力是極其平常的，但對計算機(jī)來說卻是非常困難的。第十章模板匹配與模式識別技術(shù)

§10.1模板匹配模板匹配是一種最原始、最基本的模式識別方法。研究某一特定對象物的圖案位于圖像的什么地方，進(jìn)而識別對象物，這就是一個匹配的問題。模板匹配定義：

當(dāng)對象物的圖案以圖像的形式表現(xiàn)時，根據(jù)該圖案與一幅圖像的各部分的相似度判斷其是否存在，并求得對象物在圖像中位置的操作叫做模板匹配。模板匹配的用途：

(1)在幾何變換中，檢測變換的對應(yīng)點；(2)多光譜或多時相圖像間的幾何配準(zhǔn)（圖像配準(zhǔn))；(3)在立體影像分析中提取左右影像間的對應(yīng)關(guān)系；(4)運(yùn)動物體的跟蹤；(5)圖像中對象物位置的檢測等。

一，模板匹配方法

1，基本思想：

設(shè)檢測對象的模板為t(x，y)，令其中心與圖像f(x，y)中的一點(i，j)重合，檢測t(x，y)和圖像重合部分之間的相似度，對圖像中所有的點都進(jìn)行這樣的操作，根據(jù)相似度為最大或者超過某一閾值來確定對象物是否存在，并求得對象物所在的位置。2，匹配尺度：

非相似度：(S--t(x，y)的定義域)值越小，匹配程度越好§10.1模板匹配相似度：該值越大，表示匹配程度好。

--t(x,y)在S內(nèi)的均值

--f(x+u,y+v)在S內(nèi)的均值

§10.1模板匹配二，模板匹配方法的改進(jìn)

1，高速模板匹配法

1）序貫相似性檢測法SSDA法：(SequentialSimiliarityDetectionAlgorithm)SSDA法用下式計算圖像f(x，y)在點(u，v)的非相似度m(u,v)作為匹配尺度。式中(u，v)表示的不是模板中心坐標(biāo)，而是它左上角坐標(biāo)。模板的大小為m×n。

如果灰度差的絕對值部分和超過了某一閾值時，就認(rèn)為這位置上不存在和模板一致的圖案，從而轉(zhuǎn)移到下一個位置上計算m(u，v)。因此能大幅度地縮短計算時間，提高匹配速度。§10.1模板匹配

2）粗精檢索結(jié)合方法：

首先進(jìn)行粗檢索，它不是讓模板每次移動一個像素，而是每隔若干個像素把模板和圖像重疊，并計算匹配的尺度，從而求出對象物大致存在的范圍。然后，僅在這個范圍內(nèi)，讓模板每隔一個像素移動一次，根據(jù)求出的匹配尺度確定對象物所在的位置。這樣，整體上計算模板匹配的次數(shù)減少，計算時間縮短，匹配速度提高。但是用這種方法具有漏掉圖像中最適當(dāng)位置的危險性。2，高精度定位的模板匹配

在一般的圖像中有較強(qiáng)自相關(guān)性，因此，進(jìn)行模板匹配計算的相似度就