基于Matlab圖像匹配——模板匹配

1、第驗(yàn)報(bào)專(zhuān)課程名稱(chēng) 數(shù)字圖像處理實(shí)驗(yàn)序號(hào)實(shí)驗(yàn)8實(shí)驗(yàn)名稱(chēng)圖像匹配一一模板匹配實(shí)驗(yàn)地點(diǎn)綜B如7實(shí)驗(yàn)學(xué)時(shí)2實(shí)驗(yàn)類(lèi)型驗(yàn)證性2017年 10月16日一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康募耙笤跈C(jī)器識(shí)別物體的過(guò)程，常需把不同傳感器或同一傳感器在不同時(shí)間，不同成像條件下對(duì)同一景物獲取的兩幅或多幅圖像在空間上對(duì)準(zhǔn)，或根據(jù)已知模式到另一幅圖中尋找相應(yīng)的模 式，這就叫做匹配。模板匹配是一種最原始、最基本的模式識(shí)別方法。利用模板匹配可以在一幅圖像中找到已知的物體。這里的模板指的是一幅待匹配的圖像，相當(dāng)于模式識(shí)別的模式?；疽笕缦拢?1) .進(jìn)行匹配的兩幅圖像為 JPG格式或BMP格式。(2) .能夠進(jìn)行對(duì)兩幅數(shù)字圖像的匹配。(3) 采用交

2、互式程序?qū)D像進(jìn)行匹配。二、實(shí)驗(yàn)原理與內(nèi)容模板匹配是指用一個(gè)較小的圖像，即模板與源圖像進(jìn)行比較，以確定在源圖像中是 否存在與該模板相同或相似的區(qū)域，若該區(qū)域存在，還可確定其位置并提取該區(qū)域。模板匹配常用的一種測(cè)度為模手術(shù)臺(tái)與源圖像對(duì)應(yīng)區(qū)域的誤差平方和。設(shè)f(x,y)為M X N的源圖像，t(j,k)為JX K(J < M,K < N)的模板圖像，則誤差平方和測(cè)度定義為：+A y+2)- f(獷(2.1)由上式展開(kāi)可得：7-I K-lJ-l Z-lJ-1 <-1。(居y)二工工/(工+-二工二*/川,一(#八卜一外一工工NJ，寧才( 2 2)afcCJ t網(wǎng) MRC"

3、)-上紀(jì)工一打/開(kāi)(23)j-i r-jDST(X,y) = 2VY/(X +設(shè))(2 4)J-lDT(x) = yyr(75Jt)f(2J):r=L -UDS(x,y)稱(chēng)為源圖像中與模板對(duì)應(yīng)區(qū)域的能量，它與像素位置(x,y)有關(guān)，但隨像素位置(x,y)的變化，DS(x,y)變化緩慢。DST(x,y)模板與源圖像對(duì)應(yīng)區(qū)域的互相關(guān)，它隨像素位置( x,y) 的變化而變化，當(dāng)模板 t(j,k)和源圖像中對(duì)應(yīng)區(qū)域相匹配時(shí)取最大值。DT(x,y)稱(chēng)為模板的能量，它與圖像像素位置(x,y)無(wú)關(guān)，只用一次計(jì)算便可。顯然，計(jì)算誤差平方和測(cè)度可以減少 計(jì)算量?；谏鲜龇治觯粼O(shè) DS(x,y)也為常數(shù)，則用

4、DST(x,y)便可進(jìn)行圖像匹配，當(dāng) DST(x,y)取最 大值時(shí)，便可認(rèn)為模板與圖像是匹配的。但假設(shè)DS(x,y)為常數(shù)會(huì)產(chǎn)生誤差，嚴(yán)重時(shí)將無(wú)法下確匹配，因此可用歸一化互相關(guān)作為誤差平方和測(cè)度，其定義為：7-1 K-l22 “_/), f(工斗 _/»+*)jr-0(2.6)p-1 KA17-1 jf-1X S /«+J j，+初,住£躍上上才；-Q 七=0V ；-? t-0模板匹配的示意圖如圖圖2.1所示，其中假設(shè)源圖像f(x,y)和模板圖像t(k,l)的原點(diǎn)都在左上角。對(duì)任何一個(gè)f(x,y)中的(x,y),根據(jù)上式都可以算得一個(gè)R(x,y).當(dāng)x和y變化時(shí)，

5、t(j,k)在源圖像區(qū)域中移動(dòng)并得出R(x,y)所有值。R(x,y)的最大值指出了與t(j,k)匹配的最佳位置，若從該位置開(kāi)始在源圖像中取出與模板大小相同的一個(gè)區(qū)域，便可得到匹配圖像。圖2 1模板匹配示意圖三、實(shí)驗(yàn)軟硬件環(huán)境1 .計(jì)算機(jī)2 .Matlab 軟件四、實(shí)驗(yàn)過(guò)程(實(shí)驗(yàn)步驟、記錄、數(shù)據(jù)、分析)1.圖像模板匹配 實(shí)驗(yàn)代碼如下：a=imread('b.jpg');a1=imcrop(a);imwrite(a1,'moban.jpg','jpg'); % 構(gòu)建一個(gè)模板pipeitu=imread('moban.jpg');% 讀

6、取模板圖像 yuantu2gray=rgb2gray(yuantu);% 將原圖灰度化 pipeitu2gray=rgb2gray(pipeitu);% 將模板圖灰度化 pipei_height,pipei_width=size(pipeitu2gray); yuantu_height,yuantu_width=size(yuantu2gray); imshow(yuantu);% 顯示原圖像 hold on;for i=1:yuantu_height-pipei_heightfor j=1:yuantu_width-pipei_widthtemp_picture=imcrop(yuantu2

7、gray,j,i,pipei_width-1,pipei_height-1); r=corr2(temp_picture,pipeitu2gray);% 取得相關(guān)系數(shù) if r>0.95%規(guī)定值為 0.95%下面用plot函數(shù)在原圖的坐標(biāo)系上畫(huà)出匹配區(qū)域 plot(j:j+pipei_width,i,'b');plot(j:j+pipei_width,i+pipei_height,'b'); plot(j,i:i+pipei_height,'b');plot(j+pipei_width,i:i+pipei_height,'b'); endend end這是在原圖上截取部分作為模板，經(jīng)過(guò)比較長(zhǎng)的運(yùn)算，終于可以在原圖像上匹配到的區(qū)域五、測(cè)試/調(diào)試及實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析通過(guò)代碼，可以看到在原圖像找到了匹配區(qū)域，并且可以畫(huà)上了對(duì)應(yīng)的框。六、實(shí)驗(yàn)結(jié)論與體會(huì)結(jié)論：通