集成模板匹配方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了集成模板匹配方法、装置、计算机设备及存储介质。所述方法包括：获取初始图像；对所述初始图形进行预处理，以得到目标初始位置以及待匹配感兴趣区域图像；对所述待匹配感兴趣区域图像进行全局灰度匹配，以得到第一匹配结果；对所述待匹配感兴趣区域图像进行局部边缘梯度匹配，以得到两个相似度评估矩阵；根据所述第一匹配结果以及两个相似度评估矩阵进行亚像素拟合，以得到拟合结果；集成融合所述拟合结果，以得到匹配结果。通过实施本发明专利技术实施例的方法可实现模板匹配对光照变化的适应性。在光照没有发生剧烈变化下，保持匹配效果的稳定性，适用于部分遮挡的监测目标。标。标。

【技术实现步骤摘要】
集成模板匹配方法、装置、计算机设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及模板匹配方法，更具体地说是指集成模板匹配方法、装置、计算机设备及存储介质。

技术介绍

[0002]模板匹配算法在工业界应用比较广泛，可实现目标检测功能，与亚像素技术结合还可以用于高精度的位移，面积，长度等度量。现有模板匹配技术主要为灰度模板匹配方法，整个流程如下：图像灰度化；通过人工标定或轮廓检测获取匹配目标图像，作为灰度模板图像；在一定的ROI(region of interest，感兴趣区域)进行逐像素的滑窗匹配；计算灰度模板图像与匹配区域的相似度；获取与灰度模板图像像素度最高的区域作为匹配结果，但是目前的灰度模板匹配方法在室内光照稳定、简单环境下能取得很不错的效果，但是，一旦将其应用到户外复杂场景下，极易受光照变化影响，在户外光照变化得场景下，环境的变化会导致匹配区域的像素值相对初始的模板像素值有较大的偏差，而且随着时间的累积，这个偏差会越来越大，匹配的稳定性甚至达不到一分钟；匹配目标部分遮挡就会匹配失败。
[0003]因此，有必要设计一种新的方法，实现模板匹配对光照变化的适应性。在光照没有发生剧烈变化下，保持匹配效果的稳定性，适用于部分遮挡的监测目标。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于克服现有技术的缺陷，提供集成模板匹配方法、装置、计算机设备及存储介质。
[0005]为实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：集成模板匹配方法，包括：
[0006]获取初始图像；
[0007]对所述初始图形进行预处理，以得到目标初始位置以及待匹配感兴趣区域图像；
[0008]对所述待匹配感兴趣区域图像进行全局灰度匹配，以获取所述待匹配感兴趣区域图像中每一个与灰度模板图像的尺寸相同的窗口图像与灰度模板图像的标准相关系数矩阵，以得到第一匹配结果；
[0009]对所述待匹配感兴趣区域图像进行局部边缘梯度匹配，以得到两个相似度评估矩阵；
[0010]根据所述第一匹配结果以及两个相似度评估矩阵进行亚像素拟合，以得到拟合结果；
[0011]集成融合所述拟合结果，以得到匹配结果。
[0012]其进一步技术方案为：所述对所述初始图形进行预处理，以得到目标初始位置以及待匹配感兴趣区域图像，包括：
[0013]对所述初始图像进行灰度化处理，以得到灰度图像；
[0014]对所述灰度图像进行高斯滤波处理，以得到滤波后的图像；
[0015]对滤波后的图像采用模板局部均值二值化，再通过轮廓检测，以得到目标初始位
置；
[0016]根据所述目标初始位置计算搜索区域坐标信息，以得到待匹配感兴趣区域图像。
[0017]其进一步技术方案为：所述对所述待匹配感兴趣区域图像进行全局灰度匹配，以获取所述待匹配感兴趣区域图像中每一个与灰度模板图像的尺寸相同的窗口图像与灰度模板图像的标准相关系数矩阵，以得到第一匹配结果，包括：
[0018]采用灰度模板图像在所述待匹配感兴趣区域图像进行全局的灰度模板匹配，以获取所述待匹配感兴趣区域图像中每一个与灰度模板图像的尺寸相同的窗口图像与灰度模板图像的标准相关系数矩阵，以得到第一匹配结果。
[0019]其进一步技术方案为：所述对所述待匹配感兴趣区域图像进行局部边缘梯度匹配，以得到两个相似度评估矩阵，包括：
[0020]对所述待匹配感兴趣区域图像以及所述灰度模板图像进行分块处理，以得到局部感兴趣区域以及局部模板图像；
[0021]对所述局部感兴趣区域以及局部模板图像提取x方向的边缘梯度和y方向的边缘梯度；
[0022]计算x方向的边缘梯度和y方向的边缘梯度的平方和的算术平方根，以得到边缘梯度模板图像和边缘梯度感兴趣区域图像；
[0023]根据所述边缘梯度模板图像和所述边缘梯度感兴趣区域图像进行局部边缘梯度模板匹配，以得到两个相似度评估矩阵。
[0024]其进一步技术方案为：所述根据所述第一匹配结果以及两个相似度评估矩阵进行亚像素拟合，以得到拟合结果，包括：
[0025]提取所述第一匹配结果以及两个相似度评估矩阵中最大值的八邻域；
[0026]根据所述八邻域进行二次曲面拟合，以得到拟合结果。
[0027]其进一步技术方案为：所述拟合结果包括初始图像上目标的三个位置信息。
[0028]其进一步技术方案为：所述集成融合所述拟合结果，以得到匹配结果，包括：
[0029]计算所述拟合结果中的位置信息与所述灰度模板图像的目标位置信息的差值；
[0030]筛选最小的差值对应的位置信息，以得到匹配结果。
[0031]本专利技术还提供了集成模板匹配装置，包括：
[0032]图像获取单元，用于获取初始图像；
[0033]预处理单元，用于对所述初始图形进行预处理，以得到目标初始位置以及待匹配感兴趣区域图像；
[0034]全局匹配单元，用于对所述待匹配感兴趣区域图像进行全局灰度匹配，以获取所述待匹配感兴趣区域图像中每一个与灰度模板图像的尺寸相同的窗口图像与灰度模板图像的标准相关系数矩阵，以得到第一匹配结果；
[0035]局部匹配单元，用于对所述待匹配感兴趣区域图像进行局部边缘梯度匹配，以得到两个相似度评估矩阵；
[0036]拟合单元，用于根据所述第一匹配结果以及两个相似度评估矩阵进行亚像素拟合，以得到拟合结果；
[0037]融合单元，用于集成融合所述拟合结果，以得到匹配结果。
[0038]本专利技术还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器及处理器，所述存
储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的方法。
[0039]本专利技术还提供了一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的方法。
[0040]本专利技术与现有技术相比的有益效果是：本专利技术通过获取初始图像，对初始图像进行预处理，并根据预处理得到的待匹配感兴趣区域图像进行全局灰度匹配以及局部边缘梯度匹配，并将这两个匹配所得的结果进行亚像素拟合和集成融合，以形成最终的匹配结果，采用全局灰度匹配以及局部边缘梯度匹配，极大的提升了匹配过程对光照变化的适应性，在光照没有发生剧烈变化下，基本可以保持匹配效果的稳定性，且在局部边缘梯度匹配时采用了局部匹配的思路，适用于部分遮挡的监测目标。
[0041]下面结合附图和具体实施例对本专利技术作进一步描述。
附图说明
[0042]为了更清楚地说明本专利技术实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0043]图1为本专利技术实施例提供的集成模板匹配方法的应用场景示意图；
[0044]图2为本专利技术实施例提供的集成模板匹配方法的流程示意图；
[0045]图3为本专利技术实施本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.集成模板匹配方法，其特征在于，包括：获取初始图像；对所述初始图形进行预处理，以得到目标初始位置以及待匹配感兴趣区域图像；对所述待匹配感兴趣区域图像进行全局灰度匹配，以获取所述待匹配感兴趣区域图像中每一个与灰度模板图像的尺寸相同的窗口图像与灰度模板图像的标准相关系数矩阵，以得到第一匹配结果；对所述待匹配感兴趣区域图像进行局部边缘梯度匹配，以得到两个相似度评估矩阵；根据所述第一匹配结果以及两个相似度评估矩阵进行亚像素拟合，以得到拟合结果；集成融合所述拟合结果，以得到匹配结果。2.根据权利要求1所述的集成模板匹配方法，其特征在于，所述对所述初始图形进行预处理，以得到目标初始位置以及待匹配感兴趣区域图像，包括：对所述初始图像进行灰度化处理，以得到灰度图像；对所述灰度图像进行高斯滤波处理，以得到滤波后的图像；对滤波后的图像采用模板局部均值二值化，再通过轮廓检测，以得到目标初始位置；根据所述目标初始位置计算搜索区域坐标信息，以得到待匹配感兴趣区域图像。3.根据权利要求1所述的集成模板匹配方法，其特征在于，所述对所述待匹配感兴趣区域图像进行全局灰度匹配，以获取所述待匹配感兴趣区域图像中每一个与灰度模板图像的尺寸相同的窗口图像与灰度模板图像的标准相关系数矩阵，以得到第一匹配结果，包括：采用灰度模板图像在所述待匹配感兴趣区域图像进行全局的灰度模板匹配，以获取所述待匹配感兴趣区域图像中每一个与灰度模板图像的尺寸相同的窗口图像与灰度模板图像的标准相关系数矩阵，以得到第一匹配结果。4.根据权利要求1所述的集成模板匹配方法，其特征在于，所述对所述待匹配感兴趣区域图像进行局部边缘梯度匹配，以得到两个相似度评估矩阵，包括：对所述待匹配感兴趣区域图像以及所述灰度模板图像进行分块处理，以得到局部感兴趣区域以及局部模板图像；对所述局部感兴趣区域以及局部模板图像提取x方向的边缘梯度和y方向的边缘梯度；计算x方向的边缘梯度和y方向的边缘梯度的...

【专利技术属性】
技术研发人员：李显红，胡辉，宋杰，
申请(专利权)人：杭州鲁尔物联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：