針對(duì)數(shù)字散斑相關(guān)方法計(jì)算復(fù)雜度高、速度慢的缺點(diǎn),提出了一種改進(jìn)的基于歸一化互相關(guān)方法的整像素搜索算法。該方法先采用局部匹配模板進(jìn)行粗匹配,再利用全模板對(duì)候選匹配點(diǎn)進(jìn)行精匹配,并通過直方圖統(tǒng)計(jì)的方法統(tǒng)計(jì)粗匹配相關(guān)系數(shù)的分布,自適應(yīng)選取下次匹配的閾值,利用本次匹配過程的位移分量自適應(yīng)地調(diào)整下次匹配的搜索區(qū)域大小和位置。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,進(jìn)行多點(diǎn)匹配時(shí),該算法相對(duì)于NCC和NCC-BF算法有明顯的優(yōu)勢,且隨著模板增大優(yōu)勢呈現(xiàn)增加的趨勢。在31×31的模板下匹配速度約是NCC算法的15倍,是NCC-BF算法的11倍;在61×61的模板下匹配速度約是NCC算法的16倍,是NCC-BF算法的12倍。 

【文章來源】：機(jī)電信息. 2019,(18)

【文章頁數(shù)】：3 頁

【部分圖文】：

CCD采集的人工散斑圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3011803