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实时的归一化相关匹配算法.pdf
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第4卷 第6期 信 息 与 电 子 工 程 Vo1.4,No.6
2006 年 12 月
INFORMATION AND ELECTRONIC ENGINEERING Dec.,2006
文章编号:1672-2892 (2006)06-0461-03
实时的归一化相关匹配算法
陈松柏
(四川农业大学 工程技术学院,四川 雅安 625000)
摘 要:通过分析归一化相关匹配算法的原理,提出了建立累加和表与平方求和表来减少匹
配过程中加减法的冗余计算量,并采用快速傅里叶变换算法减少乘法的计算时间,使算法在无损
匹配性能的条件下大大降低了计算时间。同时,该快速算法对于匹配模板和搜索区域的增加不敏
感,十分有利于工程实现。
关键词:图像匹配;快速傅里叶变换;实时;归一化
中图分类号:TN911.73 文献标识码:A
Real-Time Normalized Cross Correlation Algorithm
CHEN Song-bai
(School of Engineering Technology,Sichuan Agriculture University,Ya’an Sichuan 625000,China)
Abstract:Normalized Cross Correlation (NCC) algorithm is robust, but it has poor real-time performance
due to its large amount of computation. By analyzing the principle of the algorithm, we present a fast NCC
algorithm, which reduces the redundancy computation of addition and subtraction by designing accumulation
sum table and square sum table. At the same time, FFT algorithm is adopted to decrease the computational cost
of multiplication. In addition, this fast NCC algorithm is lossless to the capability of correlation, and insensitive
to the increment of template size or search region, so that it is quite fit to practice in reality.
Key words: image matching;Fast Fourier Transform(FFT);real time;normalized
1 引言
在成像跟踪的多种算法中,相关匹配算法可在低信噪比条件下正常工作,能适应较复杂结构的目标和背景,
具有较强的局部抗干扰能力,因此在成像跟踪中有着重要地位。
相关匹配跟踪可分为三个层次:基于灰度的相关匹配、基于特征的相关匹配、基于解释的相关匹配。基于灰
度的相关匹配,有着近二十年的研究历史,它是一种对共轭图像逐像元以一定大小的窗口的灰度阵列,按某种或
几种相似性度量顺次进行搜索匹配的方法。常用的灰度相关算法有归一化相关匹配(NCC)算法、差的绝对值和
(Sum of Absolute Difference,SAD)相关算法、差的平方和(Sum of Square Differences,SSD)相关算法等
[1]
;
基于特征的匹配,包括特征提取和特征匹配两大环节,常用的特征提取包括边缘特征、纹理特征、信息熵特征、
不变矩特征、分形特征等;基于解释的相关匹配,是建立在图像自动识别的专家系统上的方法,目前还不够成熟。
2 算法分析
归一化相关匹配算法具有良好的抗干扰性
[2]
,但计算量较大,如果采用从粗到细的搜索策略,可能会产生误
匹配
[3]
。本节提出一种全局的快速归一化相关匹配算法,大大降低了归一化相关算法匹配时间。
去均值的归一化相关算法
[4]
定义如下式:
,
,
11
11 11
22
((,) )(( , ) )
(,)
((,) ) (( , ) )
uv
uv
uU vV
xu yv
uU vV uU vV
xu yv xu yv
fxy tx uy v t
Ruv
f
xy tx uy v t
f
f
+− +−
==
+− +− +− +−
== ==
−−−−∑∑
=
−−−−∑∑ ∑∑
(1)
式中: ,XY为搜索图像大小; ,UV为模板大小; ,uv为匹配点; (, )
f
xy为图像中匹配区域的像素灰度值,
收稿日期:2006-08-30;修回日期:2006-10-16
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