【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于计算机视觉和模式识别领域，具体涉及一种利用图像梯度的模板图像实时匹配方法，特别适用于机器人视觉、安全监控、增强现实和自动驾驶汽车等应用场景，在各类基于可见光图像的实时模板图像匹配。
技术介绍
1、图像匹配作为计算机视觉领域的基石，对于实现机器对视觉世界的深层次理解具有不可替代的作用。它不仅涉及到从图像中提取信息，还包括将这些信息与已有的数据进行对比，以识别和定位图像中的特定物体或场景。图像匹配技术在众多行业中发挥着关键作用，包括但不限于机器人导航、增强现实、医学成像分析、安全监控和自动驾驶汽车。在机器人导航中，图像匹配帮助机器人理解其周围环境，实现精确的路径规划和避障。在增强现实(ar)中，准确的图像匹配确保虚拟图像能与现实世界无缝叠加，提供沉浸式体验。在医学成像分析中，图像匹配技术辅助医生通过对比不同时间点的医学图像，评估病情变化或治疗效果。因此，图像匹配技术的发展对于推动相关领域的技术进步具有重要意义。
2、图像匹配算法的发展经历了多个阶段，从早期的基于特征的匹配方法，如sift(尺度不变特征变换)和sur...
【技术保护点】
1.一种利用图像梯度的模板图像实时匹配方法，其特征在于，计算输入图像的梯度幅值和梯度方向，量化梯度方向，仅保留梯度幅值超过某一阈值的像素点作为特征点，对于每个量化的梯度方向，使用逻辑或操作来表示梯度方向在邻域内存在的情况，从而将邻域内的梯度信息编码为一个二进制串；对于每个模板，计算其与当前像素点邻域内所有梯度方向的相似度，利用预先计算的相似度查找表，快速得到每个方向的最大相似度值，将这些最大值累加，得到当前像素点对该模板的响应强度，对于每个模板，根据响应图和预先计算的梯度信息，快速计算其在整个图像中的匹配分数，通过设置阈值，识别出物体的位置。
2.如权利要...
【技术特征摘要】
1.一种利用图像梯度的模板图像实时匹配方法，其特征在于，计算输入图像的梯度幅值和梯度方向，量化梯度方向，仅保留梯度幅值超过某一阈值的像素点作为特征点，对于每个量化的梯度方向，使用逻辑或操作来表示梯度方向在邻域内存在的情况，从而将邻域内的梯度信息编码为一个二进制串；对于每个模板，计算其与当前像素点邻域内所有梯度方向的相似度，利用预先计算的相似度查找表，快速得到每个方向的最大相似度值，将这些最大值累加，得到当前像素点对该模板的响应强度，对于每个模板，根据响应图和预先计算的梯度信息，快速计算其在整个图像中的匹配分数，通过设置阈值，识别出物体的位置。
2.如权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：井世丽，李嘉晖，金宏宙，曹璨，郝肖冉，成妍妍，张贞钰，卜瑞波，
申请(专利权)人：河北汉光重工有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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