模板匹配方法、模板匹配装置以及计算机存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种模板匹配方法、模板匹配装置以及计算机存储介质，该模板匹配方法包括：获取已匹配图像集；基于已匹配图像集的搜索空间参数建立预测搜索空间模型；在预测搜索空间模型对应的第一搜索空间中进行模板匹配。通过上述方式，本申请能够通过之前与模板图像已匹配过的图像获取到曾经匹配的范围，基于曾经匹配的范围建立预测搜索空间模型，从而在预测搜索空间模型对应的搜索空间内进行搜索待匹配图像中的目标匹配对象，通过优化搜索范围的方式减少了模板匹配的计算量，提高了模板匹配的计算效率。配的计算效率。配的计算效率。

【技术实现步骤摘要】
模板匹配方法、模板匹配装置以及计算机存储介质


[0001]本申请涉及图像处理领域，特别是涉及一种模板匹配方法、模板匹配装置以及计算机存储介质。

技术介绍

[0002]随着计算机图像处理技术的不断发展，图像应用领域也越来越广泛，涉及生物医学、军事、机器视觉等多个应用领域。图像处理技术是用计算机对图像信息进行处理的技术，主要包括图像增强和复原，图像识别，图像分割、图像编码、模板匹配等。
[0003]模板匹配是通过使用特定的算法在目标图像中寻找与模板图像特征内容最为相似的区域，是数字图像处理的重要组成部分之一模板匹配定位作为机器视觉应用的第一步，其定位的精度与速度决定了该应用能否成功的关键。模板匹配广泛应用于目标定位、目标识别、图像配准、机器人引导中。模板匹配会返回目标的位置坐标、角度、尺度、匹配分数。可以根据模板位置信息做定位引导，也可以根据实际匹配的结果判断当前场景中匹配目标是否有异常。
[0004]在一应用场景中，在对待匹配图像中的匹配对象进行搜索时，需要在不同的搜索参数的全部参数范围内进行搜索，导致模板匹配的计算量过大，对模板匹配装置的计算能力要求很高。

技术实现思路

[0005]本申请主要解决的技术问题是如何减少模板匹配的计算量，对此，本申请提供一种模板匹配方法、模板匹配装置以及计算机存储介质。
[0006]为解决上述技术问题，本申请采用的一个技术方案是：提供一种模板匹配方法，该方法包括：获取已匹配图像集；基于已匹配图像集的搜索空间参数建立预测搜索空间模型；在预测搜索空间模型对应的第一搜索空间中进行模板匹配。
[0007]其中，搜索空间参数包括角度、尺度、位置参数中的一个或多个维度。
[0008]其中，搜索空间参数为角度；基于已匹配图像集的搜索空间参数建立预测搜索空间模型，包括：获取已匹配图像集的匹配角度集合；得到匹配角度集合中的最大匹配角度与最小匹配角度；基于最大匹配角度与最小匹配角度建立预测搜索空间模型。
[0009]其中，在基于最大匹配角度与最小匹配角度建立预测搜索空间模型之后，还包括：使用实际匹配角度对预测搜索空间模型进行更新。
[0010]其中，使用实际匹配角度对预测搜索空间模型进行更新，包括：判断实际匹配角度是否在第一角度范围之内；若不在，则利用实际匹配角度扩大第一角度范围；若在，则计算实际匹配角度与最大匹配角度之间的第一角度距离以及实际匹配角度与最小匹配角度之间的第二角度距离；获取第一角度距离与第二角度距离中最小值对应的匹配角度，与实际匹配角度一起作为第二角度范围对预测搜索空间模型进行更新。
[0011]其中，搜索空间参数为位置；基于已匹配图像集的搜索空间参数建立预测搜索空
间模型，包括：获取已匹配图像集的匹配位置集合，匹配位置集合包括若干高斯图；将若干高斯图进行累加；将累加结果进行阈值处理后获取第一匹配区域；基于第一匹配区域建立预测搜索空间模型。
[0012]其中，在基于第一匹配区域建立预测搜索空间模型之后，还包括：将实际匹配区域与第一匹配区域进行累加；将累加结果进行阈值处理后获取第二匹配区域；基于第二匹配区域对预测搜索空间模型进行更新。
[0013]其中，模板匹配方法还包括：若第一搜索空间内不存在匹配的模板，则在第二搜索空间中进行模板匹配，其中，第二搜索空间为在全局参数搜索空间中去除第一搜索空间之后的搜索空间。
[0014]为解决上述技术问题，本申请采用的另一个技术方案是：提供一种模板匹配装置，该模板匹配装置包括处理器和存储器，存储器与处理器耦接，存储器存储有程序数据，处理器用于执行程序数据以实现如上述的模板匹配方法。
[0015]为解决上述技术问题，本申请采用的另一个技术方案是：提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有程序数据，程序数据在被执行时，用于实现上述的模板匹配方法。
[0016]本申请的有益效果是：区别于现有技术的情况，本申请提供的模板匹配方法应用于模板匹配装置，模板匹配装置获取已匹配图像集；基于已匹配图像集的搜索空间参数建立预测搜索空间模型；在预测搜索空间模型对应的第一搜索空间中进行模板匹配。通过上述方式，与常规的模板匹配方法相比，本申请采用在模板匹配装置中基于已经与模板图像进行匹配的已匹配图像集建立预测搜索空间模型，在基于预测搜索空间模型得到的搜索空间中将待匹配图像与模板图像进行匹配。本申请提供的模板匹配装置可以在进行模板匹配之前，对模板匹配的搜索空间进行缩小，从而减少模板匹配的计算量，提高模板匹配的效率。
附图说明
[0017]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，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，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，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。
[0018]其中：
[0019]图1是本申请提供的模板匹配方法第一实施例的流程示意图；
[0020]图2是本申请提供的模板匹配方法中传统相似度计算方法的示意图；
[0021]图3是本申请提供的模板匹配方法第二实施例的流程示意图；
[0022]图4是本申请提供的模板匹配方法中基于角度建立预测搜索空间模型的角度范围的分布示意图；
[0023]图5是本申请提供的模板匹配方法中使用实际匹配角度对预测搜索空间模型的角度匹配范围进行更新后的角度范围分布示意图；
[0024]图6是本申请提供的模板匹配方法第三实施例的流程示意图；
[0025]图7是本申请提供的模板匹配方法中基于位置建立的预测搜索空间模型中一匹配
目标的高斯图；
[0026]图8是本申请提供的模板匹配方法中基于当前目标的实际匹配区域对预测搜索空间模型进行更新的流程示意图；
[0027]图9是本申请提供的模板匹配装置第一实施例的结构示意图；
[0028]图10是本申请提供的模板匹配装置第二实施例的结构示意图；
[0029]图11是本申请提供的计算机可读存储介质一实施例的结构示意图。
具体实施方式
[0030]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0031]本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。此外，本文中的“多”表示两个或者多于两个。另外，本文中术语“至少一种”表示多种中的任意一种或多种中的至少两种的任意组合，例如，包括A、B、C中的至少一种，可以表示包括从A、B和C构成的集合中选择的任意一个或多个元素。
[003本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种模板匹配方法，其特征在于，所述模板匹配方法包括：获取已匹配图像集；基于所述已匹配图像集的搜索空间参数建立预测搜索空间模型；在所述预测搜索空间模型对应的第一搜索空间中进行模板匹配。2.根据权利要求1所述的模板匹配方法，其特征在于，所述搜索空间参数包括角度、尺度、位置参数中的一个或多个维度。3.根据权利要求2所述的模板匹配方法，其特征在于，所述搜索空间参数为所述角度；所述基于所述已匹配图像集的搜索空间参数建立预测搜索空间模型，包括：获取所述已匹配图像集的匹配角度集合；得到所述匹配角度集合中的最大匹配角度与最小匹配角度；基于所述最大匹配角度与所述最小匹配角度建立所述预测搜索空间模型。4.根据权利要求3所述的模板匹配方法，其特征在于，在所述基于所述最大匹配角度与所述最小匹配角度建立所述预测搜索空间模型之后，还包括：使用实际匹配角度对所述预测搜索空间模型进行更新。5.根据权利要求4所述的模板匹配方法，其特征在于，所述使用实际匹配角度对所述预测搜索空间模型进行更新，包括：判断所述实际匹配角度是否在第一角度范围之内；若不在，则利用所述实际匹配角度扩大所述第一角度范围；若在，则计算所述实际匹配角度与所述最大匹配角度之间的第一角度距离以及所述实际匹配角度与所述最小匹配角度之间的第二角度距离；获取所述第一角度距离与所述第二角度距离中最小值对应的匹配角度，与所述实际匹配角度一起作为第二角度范围对所述预...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄虎，黄银春，周璐，张博，
申请(专利权)人：浙江华睿科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：