圖像識別匹配技術(shù)原理要點(diǎn)(已改無錯(cuò)字)
2022-09-02 04:29:28 本頁面
【正文】 作為圖像匹配誤差函數(shù)，然后借助最小化誤差函數(shù)確定參數(shù)迭代增量，由迭代法求得最佳線性變換參數(shù)。為減少計(jì)算量與提高收斂速度提出了三種改進(jìn)策略：增加權(quán)函數(shù)、圖像網(wǎng)格點(diǎn)采樣和增加加速運(yùn)動量。實(shí)驗(yàn)顯示對于小范圍平移、旋轉(zhuǎn)及尺度變換的圖像能進(jìn)行準(zhǔn)確快速的整體匹配，而改進(jìn)策略能有效提高匹配速度。 線性變換圖像匹配模型令待匹配的兩幅二維圖像為和，兩幅圖像中任意一對匹配點(diǎn)的坐標(biāo)滿足線性變換關(guān)系。令圖像中某一坐標(biāo)為，它與圖像中的坐標(biāo)對應(yīng)。上式中上標(biāo)表示轉(zhuǎn)置運(yùn)算。坐標(biāo)與之間存在一個(gè)偏移量，定義如下： () () ()因此坐標(biāo)變換可以表示為,即像素與對應(yīng)。 線匹配法具體的算法實(shí)現(xiàn)如果給定條件，兩幅圖像內(nèi)容整體間存在某種線性變換，則通過求解變換系數(shù)能實(shí)現(xiàn)配準(zhǔn)。這對很多問題是一種合理假設(shè)?；谶@一思想，為解決圖像整體匹配問題，本文針對圖像的平移、旋轉(zhuǎn)、尺度變換等整體匹配，提出一種帶6個(gè)參數(shù)的坐標(biāo)線性變換圖像匹配新模型，該模型將匹配誤差定義為圖像整體誤差，通過最小化誤差函數(shù)確定參數(shù)迭代增量，由迭代法求得最佳線性變換參數(shù)。并且針對收斂速度提出了增加權(quán)函數(shù)、圖像網(wǎng)格點(diǎn)采樣和增加加速動量項(xiàng)三種策略及具體實(shí)現(xiàn)方法。（1）誤差函數(shù)及參數(shù)求解算法圖像匹配的誤差函數(shù)定義為：， ()該公式中領(lǐng)域與圖像的分辨率一致。這種領(lǐng)域設(shè)置與光流模型的領(lǐng)域設(shè)置存在顯著不同，它對噪聲更不敏感。通過最小化誤差函數(shù)可以求出變換參數(shù)，它決定各像素的偏移量為建立迭代求解模型，引入增量，代入式()得到，新的模型如下： () ()為求解增量，上述函數(shù)需要對求偏導(dǎo)。一種可行方法是將函數(shù)一階泰勒展開： ()上式中點(diǎn)號表示積。將()代入()，對求偏導(dǎo)，并令偏導(dǎo)為零，則得到下式： ()上式中表示，它用圖像F中坐標(biāo)X+T處得灰度梯度近似。表示六維列向量。求只需對方程()乘以的逆矩陣即可。（2）迭代方法求解變換參數(shù)求解圖像與圖像間的匹配，可以用增量迭代法計(jì)算變換參數(shù)向量，算法如下：①初始化向量為零向量；②按式()計(jì)算參數(shù)增量；③更新參數(shù)；④如果的二范數(shù)小于某一閾值，則表示迭代收斂，程序退出；若大于該閾值則轉(zhuǎn)到步驟②繼續(xù)迭代；如果迭代次數(shù)超過最多限定次數(shù)則程序退出，提示不收斂。判斷收斂的條件也可設(shè)置為最近次迭代的二范數(shù)之和小于某一閾值，的典型取值為3。 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析首先利用配準(zhǔn)圖像庫中的圖像，生成具有不同相對位移的子圖像；平移配準(zhǔn)參數(shù)可以在程序中進(jìn)行調(diào)整，400的兩幅圖像。 Lena 參考圖像 Lena 待配準(zhǔn)圖像288的兩幅圖像。 Lena 參考圖像 Lena 待配準(zhǔn)圖像456的兩幅圖像。 Lena 參考圖像 Lena 待配準(zhǔn)圖像。黑色線段表示選取的線模板，連線表示線段兩端點(diǎn)為匹配點(diǎn)對。 Lena線匹配效果圖由實(shí)驗(yàn)可知，線模板匹配是在參考圖像中選定一行上取出部分像素的灰度值，在搜索圖中搜索最佳匹配。線匹配法的優(yōu)點(diǎn)是精確直觀，缺點(diǎn)是操作復(fù)雜，重復(fù)步驟較多，實(shí)用性不強(qiáng)。它只能處理簡單的平移變換下的圖像配準(zhǔn)，容易受光照的影響，不能實(shí)現(xiàn)圖像旋轉(zhuǎn)和縮放情況下的配準(zhǔn)，故而存在一定的局限性，適用性不強(qiáng)。 第4章 比值匹配法 比值匹配法基本介紹及原理 比值匹配法[12]算法思路是利用圖像中兩列上的部分像素的比值作為模板，即在參考圖像的重疊區(qū)域中分別在兩列上取出部分像素，用它們的比值作為模板，然后在搜索圖中搜索最佳的匹配。匹配的過程是在搜索圖中，由左至右依次從間距相同的兩列上取出部分像素，并逐一計(jì)算其對應(yīng)像素值比值。然后將這些比值依次與模板進(jìn)行比較，其最小差值對應(yīng)的列就是最佳匹配。這樣在比較中只利用了一組數(shù)據(jù)，而這組數(shù)據(jù)利用了兩列像素及其所包含的信息。，其中，圖1 為像素的圖像，圖1 為像素的圖像，和可相等，也可不等。圖1和圖1為左右重疊關(guān)系，圖1在圖1的左邊。j j+span j j+span 像素的圖像 像素的圖像 圖像模板選取示意圖（第列和第列），計(jì)算其對應(yīng)像素比值，即為模板。 ()式中，為選定的列。，計(jì)算其對應(yīng)像素的比值，即為模板。 ()計(jì)算a模板與b模板差值，即為c模板，函數(shù)表達(dá)式為： （）式中。為二維數(shù)組，對對應(yīng)的列向量求得到。 （）的大小就反映圖1所示圖像選定像素對應(yīng)列的差異，的最小值對應(yīng)的列坐標(biāo)即為最佳匹配。 比值匹配法具體的算法實(shí)現(xiàn)該算法的具體實(shí)現(xiàn)步驟如下：(1) 在參考圖像中間隔為個(gè)像素的距離上的兩列像素中，各取個(gè)像素，計(jì)算這個(gè)像素的比值，將個(gè)比值存入數(shù)組中，將其作為比較的模板。(2) 從搜索圖中在同樣相隔個(gè)像素的距離上的兩列，各取出個(gè)像素，計(jì)算其比值，將個(gè)比值存入數(shù)組。假定垂直錯(cuò)開距離不超過個(gè)像素，多取的個(gè)像素則可以解決圖像垂直方向上的交錯(cuò)問題。(3) 利用參考圖像中的比值模板在搜索圖中尋找相應(yīng)的匹配。首先進(jìn)行垂直方向上的比較，即記錄下搜索圖中每個(gè)比值數(shù)組內(nèi)的最佳匹配。再將每個(gè)數(shù)組的組內(nèi)最佳匹配進(jìn)行比較，即進(jìn)行水平方向的比較，得到的最小值就認(rèn)為是全局最佳匹配。此時(shí)全局最佳匹配即為圖像間在水平方向上的偏移距離，該全局最佳匹配隊(duì)?wèi)?yīng)的組內(nèi)最佳匹配即為圖像間垂直方向上的偏移距離。本算法的思路是在第1幅圖像的重疊區(qū)域中分別在2列取出部分像素，用它們的比值作為模板；在第2幅圖像中由左至右依次從間距相同2列取出部分像素，并逐一計(jì)算其對應(yīng)像素值比值；然后將這些比值依
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