[发明专利]一种基于距离度量相异度的自适应模版匹配方法及装置

权利要求书

1.一种基于距离度量相异度的自适应模版匹配方法，其特征在于，包括：

根据公式计算待识别图像从匹配起点与识别目标的模板图像进行匹配的相异度值并存储；其中，所述模板图像的像素大小为a×b；p(i,j)为所述模板图像在点坐标(i,j)处的灰度值；a、b、i和j均为正整数，且1≤i≤a，1≤j≤b；(x,y)为所述待识别图像的所述匹配起点的坐标；q(x+i,y+j)为所述待识别图像在点坐标(x+i,y+j)处的灰度值；f(x,y)为与所述匹配起点(x,y)对应的所述相异度值；为所述模板图像各像素点的灰度值平均值，为所述待识别图像在像素大小为a×b的局部区域内的各像素点的灰度值平均值，Q为所述模板图像与所述待识别图像的所述局部区域内各像素点灰度值的协方差矩阵；

判断所述匹配起点的坐标是否满足预设终止条件；

若否，则根据公式计算更新后的平移变量；按照更新后的所述平移变量更新所述匹配起点；并继续执行所述计算待识别图像从匹配起点处与识别目标的模板图像进行匹配的相异度值并存储的后续步骤；其中，h为更新后的所述平移变量，h′为更新前的所述平移变量；h1为上调参数；h2为下调参数；h、h′、h1和h2均为正整数；为预设阈值；

若是，则依据预设判断规则，根据存储的各个所述相异度值，确定待识别图像中的所述识别目标。

2.根据权利要求1所述的自适应模版匹配方法，其特征在于，所述预设阈值为：

其中，δ为含有所述识别目标的样本图像与所述模板图像进行匹配所得到的相异度值的均值；l为阈值系数。

3.根据权利要求2所述的自适应模版匹配方法，其特征在于，所述按照更新后的所述平移变量更新所述匹配起点包括：

根据更新后的所述平移变量列向平移所述匹配起点。

4.根据权利要求3所述的自适应模版匹配方法，其特征在于，所述平移变量满足条件：

1≤h≤a。

5.根据权利要求1至4任一项所述的自适应模版匹配方法，其特征在于，所述依据预设判断规则，根据存储的各个所述相异度值，确定待识别图像中的识别目标包括：

确定所有所述相异度值中的极小值；

判断相邻两个极小值所对应的匹配起点之间的距离是否低于预设距离阈值；

若是，则判定所述待识别图像在所述相邻两个极小值中的较小值所对应的匹配起点处存在一个所述识别目标；

若否，则判定所述待识别图像在所述相邻两个极小值各自对应的匹配起点处分别存在一个所述识别目标。

6.一种基于距离度量相异度的自适应模版匹配装置，其特征在于，包括：

计算模块：用于根据公式计算待识别图像从匹配起点与识别目标的模板图像进行匹配的相异度值并存储；其中，所述模板图像的像素大小为a×b；p(i,j)为所述模板图像在点坐标(i,j)处的灰度值；a、b、i和j均为正整数，且1≤i≤a，1≤j≤b；(x,y)为所述待识别图像的所述匹配起点的坐标；q(x+i,y+j)为所述待识别图像在点坐标(x+i,y+j)处的灰度值；f(x,y)为与所述匹配起点(x,y)对应的所述相异度值；为所述模板图像各像素点的灰度值平均值，为所述待识别图像在像素大小为a×b的局部区域内的各像素点的灰度值平均值，Q为所述模板图像与所述待识别图像的所述局部区域内各像素点灰度值的协方差矩阵；

判断模块：用于判断所述匹配起点的坐标是否满足预设终止条件；

更新模块：用于当所述匹配起点的坐标不满足所述预设终止条件时，根据公式计算更新后的平移变量；按照更新后的所述平移变量更新所述匹配起点；以便所述计算模块继续用于计算待识别图像从匹配起点与识别目标的模板图像进行匹配的相异度值并存储；其中，h为更新后的所述平移变量，h′为更新前的所述平移变量；h1为上调参数；h2为下调参数；h、h′、h1和h2均为正整数；为预设阈值；

识别模块：用于在所述匹配起点的坐标满足所述预设终止条件时，依据预设判断规则，根据存储的各个所述相异度值，确定待识别图像中的所述识别目标。