雖然Hu不變矩對(duì)于旋轉(zhuǎn)等變換具有不變性,但其存在計(jì)算量過(guò)大、匹配速率慢等問(wèn)題。文章介紹了一種首先搜索模板代表色,然后對(duì)代表色單獨(dú)進(jìn)行不變矩匹配的方法,并在匹配策略中引入變步長(zhǎng)策略,進(jìn)一步提高匹配效率。實(shí)驗(yàn)證明,所提出的算法不僅保持了不變矩的旋轉(zhuǎn)不變性,而且相對(duì)于僅考慮灰度特征的不變矩匹配擁有更高的效率。 

【文章來(lái)源】：計(jì)算機(jī)時(shí)代. 2020,(09)

【文章頁(yè)數(shù)】：4 頁(yè)

【部分圖文】：

匹配實(shí)驗(yàn)圖像

將本文算法與僅采用灰度值的不變矩匹配算法做對(duì)比試驗(yàn)，選取Middlebury數(shù)據(jù)集中的另一張圖片，如圖2(a)所示。模板圖分別選取圖像的兩個(gè)部分，如圖2(b)(c)所示。在匹配模板2的實(shí)驗(yàn)過(guò)程中輸出基于代表色的粗搜索得出的感興趣區(qū)域，如圖3所示。圖中灰度值越大的區(qū)域代表模板圖在該區(qū)域的可能性越高，在實(shí)際實(shí)驗(yàn)過(guò)程中只需要選取灰度值最大的部分進(jìn)行精搜索即可達(dá)到較高的準(zhǔn)確度。由圖可見(jiàn)粗搜索剔除了大部分的多余部分，大大提高了搜索效率。

在匹配模板2的實(shí)驗(yàn)過(guò)程中輸出基于代表色的粗搜索得出的感興趣區(qū)域，如圖3所示。圖中灰度值越大的區(qū)域代表模板圖在該區(qū)域的可能性越高，在實(shí)際實(shí)驗(yàn)過(guò)程中只需要選取灰度值最大的部分進(jìn)行精搜索即可達(dá)到較高的準(zhǔn)確度。由圖可見(jiàn)粗搜索剔除了大部分的多余部分，大大提高了搜索效率。對(duì)于模板1，本文所用匹配算法用時(shí)為11.94s，而灰度不變矩匹配算法用時(shí)218.08s。對(duì)于模板2，本文所用匹配算法用時(shí)為99.75s，灰度不變矩匹配算法的用時(shí)為470.94s，本文所用的算法在保證匹配準(zhǔn)確度較高的情況下減少了78.81%的匹配時(shí)間。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于改進(jìn)HU不變矩的快速圖像匹配算法[J]. 丁悅,吳靜靜,蔣毅,翁陳熠.  傳感器與微系統(tǒng). 2020(02)
[2]基于不變矩的制動(dòng)開(kāi)關(guān)圖像匹配方法[J]. 吳波,封松林,艾成漢,楊林杰,孫國(guó)棟,吳曦.  現(xiàn)代電子技術(shù). 2016(24)
[3]局部圖像描述符最新研究進(jìn)展[J]. 許允喜,陳方.  中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào). 2015(09)
[4]基于顏色聚類和Hu不變矩的道路交通標(biāo)志檢測(cè)[J]. 盧阿娟,陳普春,劉麗,田芳.  物聯(lián)網(wǎng)技術(shù). 2013(05)
[5]基于72HSV直方圖和不變矩的圖像檢索[J]. 肖川.  硅谷. 2012(02)
[6]基于多種主色調(diào)的圖像檢索算法研究與實(shí)現(xiàn)[J]. 曹莉華,柳偉,李國(guó)輝.  計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展. 1999(01)

碩士論文
[1]基于深度學(xué)習(xí)的圖像匹配及融合算法研究[D]. 劉強(qiáng)強(qiáng).西安電子科技大學(xué) 2018



本文編號(hào)：3313709