一种基于最佳相似点对的稳健模板匹配算法

发布时间：2019-01-27 15:26

【摘要】：为了解决原始最好兄弟相似性(BBS)算法在剧烈非刚体变形、部分遮挡以及非均匀光照等复杂环境下匹配失败的问题,提出了一种更加稳健的模板匹配算法。将曼哈顿距离替代欧氏距离作为两个图像块之间的相似性度量,在此基础上,滑动窗口逐像素匹配得到新的由BBS响应值构成的置信度图,对该置信度图进行阈值筛选,并对剔除较小值后的置信度图滤波处理后,将最亮连通区域的中心位置定位为匹配结果。实验与分析结果表明,该算法可以有效地解决在弹性变形、相似区域干扰、部分遮挡与剧烈光照变化等变换与干扰存在情况下的图像匹配定位问题。
[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.
【作者单位】： 国防科学技术大学航天科学与工程学院;国防科学技术大学图像测量与视觉导航湖南省重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(11332012) 国家重大科学仪器设备开发专项(2013YQ140517) 国家973计划(2013CB733100)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2416398