【摘 要】
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归一化互相关测度在光照改变时比采用绝对差之和测度(SAD)要稳定,但是归一化互相关测度的缺陷在于它的计算量非常大。为此,提出了一种结合自适应连续多级分区和初始阈值估计
【机 构】
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湖南师范大学工学院; 湖南三一重工股份有限公司; 国防科学技术大学ATR国防重点实验室;
【基金项目】
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湖南省科技厅科研基金(2010FJ6014)
论文部分内容阅读
归一化互相关测度在光照改变时比采用绝对差之和测度(SAD)要稳定,但是归一化互相关测度的缺陷在于它的计算量非常大。为此,提出了一种结合自适应连续多级分区和初始阈值估计的基于归一化互相关(NCC)的快速模板匹配算法。根据模板图像中不同模块的梯度值,将模板图像进行逐级分区,通过分区顺序将互相关之和分为不同的层,得到各层互相关的上界,运用柯西-施瓦兹不等式得到上界间的关系,形成自适应连续多级分区淘汰方法。同时,为了加快匹配速度,利用初始阈值估计产生一个较大的边界阈值,以淘汰初始搜索时的大量非匹配点,减少搜索点数目。实验结果表明:所提出的算法具有较好的鲁棒性,且算法的执行速度优于传统算法。
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