基于匹配的目标识别

来源:互联网 发布:天津毕业生就业数据 编辑:程序博客网 时间:2024/05/01 01:54

如果要在一幅图像中寻找已知物体,最常用且最简单的方法之一就是匹配。

在目标识别的方法中,匹配属于基于决策理论方法的识别。匹配方法可以是最小距离分类器,相关匹配。本文code是基于最小距离分类器,基于相关匹配的与此类似。

本文涉及到的知识点如下:

1、目标识别.

2、基于决策理论方法的识别

3、匹配(最小距离分类器、相关匹配)

4、空间相关(相关匹配涉及)

匹配之前,需要先将图像转换为灰度图,函数为rgb2gray,由于matlab对浮点型支持较为完善,我们还需将图像数据类型更改为double,函数为im2double。之后再将原始图像补0,这样才能遍历图像的每一点,函数padarray。

决策函数的计算为djx=x'*mj-0.5*mj'*mj;冈萨雷斯的《数字图像处理》Page561中有写。之后寻找最佳匹配。

本文算法主要参考冈萨雷斯的《数字图像处理》。

转载请注明出处。

已知问题:运行较慢,相关匹配要快一点。

代码如下:

[plain] view plain copy
  1. %function:  
  2. %       基于最小距离分类器的模板匹配  
  3. %       寻找图片中与已知模板的匹配区域  
  4. %referrence:  
  5. %      冈萨雷斯的《数字图像处理》(第三版)第十二章 目标识别  
  6. %date:2015-1-8  
  7. %author:chenyanan  
  8. %转载请注明出处:http://blog.csdn.net/u010278305  
  9.   
  10. %清空变量,读取图像  
  11. clear;close all  
  12. template_rgb = imread('images/eye.jpg');  
  13. src_rgb = imread('images/head.jpg');  
  14.   
  15. %转换为灰度图  
  16. template=rgb2gray(template_rgb);    template = im2double(template);  
  17. src=rgb2gray(src_rgb);  src = im2double(src);  
  18.   
  19. figure('name','模板匹配结果'),  
  20. subplot(1,2,1),imshow(template_rgb),title('模板'),  
  21.   
  22. %球的模板与原始图像的大小  
  23. tempSize=size(template);  
  24. tempHeight=tempSize(1); tempWidth=tempSize(2);  
  25. srcSize=size(src);  
  26. srcHeight=srcSize(1); srcWidth=srcSize(2);  
  27.   
  28. %在图片的右侧与下侧补0  
  29. %By default, paddarray adds padding before the first element and after the last element along the specified dimension.  
  30. srcExpand=padarray(src,[tempHeight-1 tempWidth-1],'post');  
  31.   
  32. %初始化一个距离数组 tmp:mj  template:x  
  33. %参见《数字图像处理》 Page561  
  34. distance=zeros(srcSize);  
  35. for height=1:srcHeight  
  36.    for width= 1:srcWidth  
  37.       tmp=srcExpand(height:(height+tempHeight-1),width:(width+tempWidth-1));  
  38.       %diff= template-tmp;  
  39.       %distance(height,width)=sum(sum(diff.^2));  
  40.       %计算决策函数  
  41.       distance(height,width)=sum(sum(template'*tmp-0.5.*(tmp'*tmp)));  
  42.    end  
  43. end  
  44.   
  45. %寻找决策函数最大时的索引  
  46. maxDis=max(max(distance));  
  47. [x, y]=find(distance==maxDis);  
  48.   
  49. %绘制匹配结果  
  50. subplot(1,2,2),imshow(src_rgb);title('匹配结果'),hold on  
  51. rectangle('Position',[x y tempWidth tempHeight],'LineWidth',2,'LineStyle','--','EdgeColor','r'),  
  52. hold off  

运行结果如下:


模板及图像源文件已上传。


原文链接:http://blog.csdn.net/u010278305/article/details/42536421

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