【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)的歸一化互相關(guān)算法(NCC)計(jì)算量龐大、運(yùn)算速度慢、正確率較低等問(wèn)題,本文提出一種基于小波金字塔搜索策略的快速NCC圖像匹配算法。該算法在歸一化互相關(guān)算法的基礎(chǔ)上,采用和表法分別計(jì)算圖像均值、圖像方差和圖像間的互相關(guān)來(lái)降低運(yùn)算的復(fù)雜度,減少算法的計(jì)算量;同時(shí)在選擇特征點(diǎn)匹配搜索策略時(shí),構(gòu)造圖像小波金字塔結(jié)構(gòu),利用分層匹配來(lái)提高圖像匹配的效率。與其他算法進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果表明該算法獲得的匹配點(diǎn)連線效果更好,所用的時(shí)間也量化,證明該算法不僅能提高匹配速度,還能改善匹配精度。
【圖文】：

1，LH1，HL1，HH1。其中LL1反應(yīng)圖像的低頻成分，是由水平和垂直兩個(gè)方向的低通濾波器獲得的子帶，LH1則反應(yīng)圖像的水平邊緣細(xì)節(jié)，是由水平方向低通濾波器和垂直方向的高通濾波器獲得的子帶，類似地，HL1為水平方向高頻和垂直方向低頻獲得的子帶，HH1則是由水平方向高頻和垂直方向高頻獲得的子帶。其次將分辨率設(shè)為原圖的1/2，對(duì)低頻分量LL1進(jìn)行再一步分解，又能夠獲得LL2、LH2、HL2和HH2共4個(gè)子帶。按照這個(gè)過(guò)程反復(fù)，能夠?qū)崿F(xiàn)圖像的多級(jí)分解。則小波變換三級(jí)分解如圖1所示�？紤]到對(duì)圖像原有信息的保護(hù)以及算法的穩(wěn)定性，分層的層數(shù)一般選擇3～5層。在本文中，選用3層金字塔分層的結(jié)構(gòu)進(jìn)行匹配。其原理是［16］:利用小波變換的理論對(duì)原始圖像進(jìn)行逐級(jí)分解，得到一個(gè)尺寸規(guī)模由小到大、分辨率從低到高的金字塔分層結(jié)構(gòu);匹配從小波分解的最低分辨率即金字塔頂層開(kāi)始，利用匹配算法首先確定兩幅圖像上粗匹配的大致位置(x1，y1)和(x2，y2)，然后根據(jù)子帶樹(shù)型關(guān)系，在下一層映射位置中的中心點(diǎn)(2x1，2y1)和(2x2，2y2)鄰域內(nèi)找到精確匹配點(diǎn)，最終在金字塔底層圖像上得到滿足匹配精度要求的特征點(diǎn)。圖1小波三級(jí)分解示意圖Fig．1Thewaveletthreedecompositiondiagram在本文中，鄰域的選取影響匹配的準(zhǔn)確度，鄰域選擇過(guò)小時(shí)，包含信息少，，鄰域選擇過(guò)大時(shí)，包含特征點(diǎn)多，都易造成誤匹配，因此本文選擇7×7的鄰域進(jìn)行匹配，小波金字塔搜索示意圖如圖2所示［17］。2.2本文算法具體步驟采用小波金字塔搜索策略，每一層的結(jié)果都是以前一層搜索結(jié)果作為約束，與直接用原圖像進(jìn)行匹配相比，縮小了搜索的范圍，因此減少運(yùn)算中的計(jì)算量，并且提

哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報(bào)第38卷部分能量，所以匹配從頂層金字塔圖像的低頻分量圖像開(kāi)始，利用改進(jìn)后的快速NCC算法進(jìn)行匹配，得到該層的最佳匹配點(diǎn)。3)將上層的匹配點(diǎn)作為下層圖像匹配的中心點(diǎn)，在左右兩幅圖像的中心點(diǎn)的鄰域內(nèi)重新搜索進(jìn)行歸一化互相關(guān)匹配計(jì)算，得到本層的最佳匹配點(diǎn)。4)重復(fù)進(jìn)行3)，隨著分辨率的提高，互相關(guān)匹配的搜索范圍被限定在一個(gè)比較小的范圍，隨著分辨率的提高，匹配點(diǎn)對(duì)的精度逐漸提高。經(jīng)過(guò)匹配得到原始圖像上的最佳匹配點(diǎn)。根據(jù)所得到的最終結(jié)果，將待匹配的準(zhǔn)圖像進(jìn)行相應(yīng)處理，完成匹配過(guò)程。本文算法的框架圖為圖3。圖2小波金字塔搜索示意圖Fig．2Schematicdiagramofthewaveletpyramidsearch3實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析為了便于分析，采用本文算法對(duì)兩組圖像進(jìn)行匹配，并與傳統(tǒng)NCC算法和文獻(xiàn)［9］匹配算法進(jìn)行比較。對(duì)于A組圖像進(jìn)行詳細(xì)的分析，實(shí)驗(yàn)采用的左右兩幅原始圖像大小都為320×400，經(jīng)小波金字塔分層處理后，中層圖像大小為160×200，頂層為80×100，在金字塔分層搜索過(guò)程中，歸一化互相關(guān)鄰域大小統(tǒng)一設(shè)置為7×7。采用傳統(tǒng)NCC算法對(duì)兩幅圖像進(jìn)行匹配，結(jié)果如圖4(a)所示;采用文獻(xiàn)［9］匹配算法獲得的結(jié)果圖如圖4(b)所示，采用本文算法得到的原始圖像的匹配點(diǎn)連線如圖4(c)所示。對(duì)于B組圖像，大小為224×344，采用傳統(tǒng)NCC算法，文獻(xiàn)［9］算法和本文算法進(jìn)行匹配，結(jié)果圖如圖5(a)、5(b)、5(c)所示。圖3本文算法框架圖Fig．3Theframediagramofalgorithminthispaper(a)傳統(tǒng)歸一化算法匹配連線圖(b)文獻(xiàn)［9］匹配連線圖(c)本文算法匹配連線圖圖4A組圖像采用不同算法的匹配結(jié)果Fig．4ThematchingresultsofdifferentalgorithmsforAgroupofimages·794·

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