模板匹配 人眼定位

资 源 简 介

模板匹配图像识别，可用于人眼定位，字符匹配，机器零件识别等，是图像处理领域重要的基本处理方法，可用于各种工业环境中。 模板匹配图像识别，可用于人眼定位，字符匹配，机器零件识别等，是图像处理领域重要的基本处理方法，可用于各种工业环境中。 关键技术 板匹配是数字图像处理的重要组成部分之一。把不同传感器或同一传感器在不同时间、 不同成像条件下对同一景物获取的两幅或多幅图像在空间上对准,或根据已知模式到另一幅 图中寻找相应模式的处理方法就叫做模板匹配。 简单而言，模板就是一幅已知的小图像。模板匹配就是在

详 情 说 明

模板匹配图像识别是图像处理领域中一种重要的基本处理方法，它可应用于人眼定位、字符匹配、机器零件识别等各种工业环境中。这种方法可以通过将不同传感器或同一传感器在不同时间、不同成像条件下对同一景物获取的图像在空间上对准，或者根据已知模式在另一幅图像中寻找相应模式的处理方法来实现。简单来说，模板就是一幅已知的小图像，而模板匹配就是在一幅大图像中搜寻目标，已知该图中有要找的目标，且该目标和模板具有相同的尺寸、方向和图像。通过一定的算法，可以在图中找到目标，并确定其坐标位置。

以8位图像（每个像素由一个字节描述）为例，模板T（m × n个像素）叠放在被搜索图S（W × H个像素）上进行平移，模板覆盖被搜索图的那块区域称为子图Sij，其中i，j表示子图左上角在被搜索图S上的坐标。搜索范围为：

1 ≤ i ≤ W – M

1 ≤ j ≤ H – N

通过比较模板T和子图Sij的相似性，完成模板匹配过程。为衡量模板T和子图Si,j的匹配程度，可以使用以下两种度量方法：

或者

展开前一个式子，可得到：

第三项表示模板的总能量，它是一个常数，与(i,j)无关。第一项是模板覆盖下的那块子图像的能量，它随着(i,j)的位置变化而缓慢改变。第二项是子图像和模板的互相关函数，它随着(i,j)的变化而迅速改变。在模板T和子图Si,j匹配时，这一项的值最大，因此可以使用下列相关函数来反映匹配程度：

2 建立数学模型

2.1 计算公式

模板匹配算法计算模板和匹配区域的相似程度，并以最相似的位置作为匹配点。由于工控机的数据处理能力有限，需要根据红外热成像跟踪技术的特点来简化数学模型，并选择计算量最小的计算公式。目标跟踪算法用于确定目标位置，可以使用匹配误差的相对大小作为目标判别的依据，误差最小的位置即为目标位置，无需考虑绝对相似程度。因此，选择计算量最小且效率最高的公式（1）作为原始数学模型。匹配点位置算法用于检索整个匹配区域内的最小匹配误差点，表示为公式（6）：

其中，变量K、L表示匹配区域的尺寸，M、N表示模板的尺寸。

2.2 模板尺寸

模板尺寸对系统性能和计算量有着重要的影响。如果模板过大，会导致动态特性变差；而如果模板过小，会减少目标的特征数据量，降低匹配的敏感程度，增加目标检测的难度。在实际操作中，当模板尺寸设置为32×16时，效果非常理想。

2.3 匹配区域

不同的应用环境对匹配区域和实时性的要求也不尽相同。光电探测设备需要在视频图像采集周期内（20ms）完成数据的实时处理。由于目标在两场视频图像之间的移动量较小，且特征变化不大，因此匹配区域可以大大缩小。如果匹配区域过小，会导致目标的动态特性变差；而如果匹配区域过大，会大幅增加计算量。具体选择匹配区域的大小需要权衡设备参数来决定。由于CCIR制式视频信号是隔行扫描，系统出于实时性的考虑，数据以场为单位进行处理，导致图像的比例为2:1。为了保持水平和垂直方向的动态特性一致，图像匹配区域也按照2:1的比例选择。在满足实时性要求的情况下，选择相对较大的匹配范围可以提高设备的性能。