【摘要】：為了解決原始最好兄弟相似性(BBS)算法在劇烈非剛體變形、部分遮擋以及非均勻光照等復(fù)雜環(huán)境下匹配失敗的問題,提出了一種更加穩(wěn)健的模板匹配算法。將曼哈頓距離替代歐氏距離作為兩個圖像塊之間的相似性度量,在此基礎(chǔ)上,滑動窗口逐像素匹配得到新的由BBS響應(yīng)值構(gòu)成的置信度圖,對該置信度圖進(jìn)行閾值篩選,并對剔除較小值后的置信度圖濾波處理后,將最亮連通區(qū)域的中心位置定位為匹配結(jié)果。實(shí)驗(yàn)與分析結(jié)果表明,該算法可以有效地解決在彈性變形、相似區(qū)域干擾、部分遮擋與劇烈光照變化等變換與干擾存在情況下的圖像匹配定位問題。
[Abstract]:In order to solve the problem of matching failure of the original best brother similarity (BBS) algorithm in complex environments such as severe non-rigid deformation partial occlusion and non-uniform illumination a more robust template matching algorithm is proposed. The Manhattan distance is replaced by Euclidean distance as the similarity measure between two image blocks. On this basis, a new confidence graph composed of BBS response value is obtained by sliding window pixel matching, and the confidence degree graph is filtered by threshold. After filtering the confidence graph, the center position of the brightest connected region is located as the matching result. The experimental and analytical results show that the algorithm can effectively solve the problem of image matching and localization in the presence of elastic deformation, similar region interference, partial occlusion and intense illumination changes.
【作者單位】： 國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)航天科學(xué)與工程學(xué)院;國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)圖像測量與視覺導(dǎo)航湖南省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(11332012) 國家重大科學(xué)儀器設(shè)備開發(fā)專項(xiàng)(2013YQ140517) 國家973計(jì)劃(2013CB733100)
【分類號】：TP391.41

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9 胡t焧，

本文編號：2416398