組合場景中快速檢測多個相似物體

實用標(biāo)準(zhǔn)文案組場中速測個似體Abstract：題目來源于生產(chǎn)實際要求在如圖（見附圖）所示結(jié)構(gòu)的全景圖片中，快速檢測出我們感興趣的目標(biāo)單元物體明顯利用一定尺寸的矩形模板可以實現(xiàn)模板匹配而且有多個數(shù)學(xué)關(guān)系計算模板與匹區(qū)域的相似程度而對應(yīng)多個匹配算法但這樣直接進(jìn)行同尺寸的匹配計算量比較大不能滿足我們的速度要求因此我們的目標(biāo)即是在待檢測圖像有平移、旋轉(zhuǎn)等變化的情況既有的模板匹配算法進(jìn)行優(yōu)化從而快速準(zhǔn)確的檢測出目標(biāo)單元圖像。模板匹配是一種用于在源圖像S尋找定位給定目標(biāo)圖像（模板圖像）的技術(shù)。其原理很簡單，就是通過一些相似準(zhǔn)則來衡量兩個圖像塊之間的相似度Similarity(S,T)。這種方法在圖像處理中最常見的用如印刷中的數(shù)字零器件等小尺寸目標(biāo)圖像識別分類。值得注意的是在一般的模板配中圖像和模板圖像可以是二值圖像、灰度圖像、彩色圖像三者的不同在于同等尺的匹配中可利用信息的多少一般來說常見的匹配形式包括以下幾種：平方差匹配（Squaredifferencematchingmethod）互相關(guān)匹配（Correlationmatching）相關(guān)系數(shù)匹配（Correlationcoefficientmatching）以及它們的歸一化形式另外還絕對差值等類似算法以上算法基于一一對應(yīng)灰度值的計算，因此不具有旋轉(zhuǎn)不變性和尺不變性，可適用的范圍比較有限。在我們的應(yīng)用場景中待檢測的圖像是由若干個大小和形狀基本相同的單元目標(biāo)能存在一定的旋轉(zhuǎn)但在模板匹的允許誤差范圍內(nèi)此我們可以初步嘗試應(yīng)用以上類別中的匹配算法，在此基礎(chǔ)上主要以下方面的調(diào)整：1.調(diào)整模板的合理尺寸，可嘗試選取單元圖像最有代表性的部分；2.改變匹配的路徑，避免重匹配；3.改變模板的形狀；在一般的模板匹配中首要考慮因素即是選取的模板T的大小通常的標(biāo)準(zhǔn)是選取的模板要能完整包括待檢測目標(biāo)的狀特征板太小就不能反映目標(biāo)的全部特性致匹配失敗模板太大將會導(dǎo)致計算效的增加一的經(jīng)驗表明選取的模板中目標(biāo)的有用信息占整個模板尺寸的30%~50%為宜設(shè)原始圖像O的左上角作為原點以水平向右和垂直向下方向作為x與y坐標(biāo)方向，將模板的原點與圖像O的原點合放置默情況下將素間隔作為匹配間隔依次向右及向下遍歷，得到最終的匹配果。設(shè)圖像O尺寸為Owidth*模板T的尺寸為*Theight而匹配結(jié)矩陣的小為Owidth-Twidth)*(Oheight-Theight)。精彩文檔

實用標(biāo)準(zhǔn)文案如圖所示：(?)首先通過在矩陣中尋找最大值Rmax1會得到我們的最佳匹配點然后再在矩陣中找到僅次于最大值Rmax1的第二個最值Rmax2，要注意的是以Rmax1為原點，以模板的尺寸構(gòu)造的生成圖像和以Rmax2為原同以模板尺寸構(gòu)造的圖像會有交叉種情況同樣表明匹配失敗，因此我們需要一種找最大值的策略。直觀的想法是，再找到最大值后將生成區(qū)域范圍內(nèi)的結(jié)果矩陣中元素都設(shè)為最大值Rmax1,然后再進(jìn)行尋找最大值的后續(xù)操作這樣將會對結(jié)果矩陣進(jìn)行整的6次歷另一種想法是將當(dāng)前生成區(qū)域范圍內(nèi)的結(jié)果矩陣中的元素做一個輔助符標(biāo)記，表明后續(xù)尋找其他最大值的操作將跳過該片區(qū)域，這樣在一定程度上可以減少重復(fù)歷的次數(shù)。與全局匹配所不同的是們也以采取分區(qū)域匹配待檢測目標(biāo)之間不存在重疊，可以將其連同周圍區(qū)域分離，這候可以假設(shè)每次需要匹配的目標(biāo)圖像尺寸為

6

Owidth*6

Qheight，每次匹配的結(jié)果大小為(Owidth-Twidth)(，將其與全局66匹配的結(jié)果矩陣比較會發(fā)現(xiàn)(*(Oheight-6Theight)，大大減少了結(jié)果矩陣的大小另外一個好處是可分別在每個較小的結(jié)果矩陣內(nèi)尋找最大值有效避免重復(fù)遍歷和尋找失敗的情況在這里均分割原始圖像的前提是各個目標(biāo)之間互不重疊而且大致均勻分布，所以有一定的局性。分組匹配的預(yù)期效果展示：以上都是以矩形區(qū)域作為模板來行匹配率較低的原因是重復(fù)計算無關(guān)位置的值，增大了計算量，另一方面也可能將周圍區(qū)域的無關(guān)信息包含進(jìn)去抵消了正確位置的匹配，引起誤判。因此我們可以考慮減模板內(nèi)需要匹配的位置，即選擇一定的關(guān)鍵點匹配。觀察目標(biāo)單元圖像可以發(fā)現(xiàn)各底座形狀有很大不同且匹配時需要比較的計算量也比較大可以考慮去除最具有區(qū)分度的特征形狀是中間兩條對應(yīng)曲線一方面占用的像素比較少，可以減少大大計算量另一方面，圖像中的非目標(biāo)圖像不含有相似形狀的圖像，精彩文檔

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