徐万泽,李柏林,欧 阳,罗剑桥

(西南交通大学 机械工程学院,四川 成都 610031)

0 引 言

模板匹配已经被广泛的应用于图像处理和计算机视觉领域[1]。在金属零件的模板匹配过程中,由于模板图像中一般只包含零件的一个特征面,而在采集到的识别图像中除了包含特征面以外,还会出现零件的不同的侧面,金属零件的其他侧面与特征面具有相似的颜色、加工纹理等特征,使用现有的模板匹配方法并不能很好地解决这类问题,因此需要提出一种新的模板匹配算法。

本文提出了一种利用包含主要纹理特征信息的环形特征模板代替整幅模板的方法,特征在具有旋转不变性与一定尺度不变性的同时,有效地降低了由于匹配图像中包含金属零件不同侧面对匹配准确度带来的干扰。

1 相关研究

模板匹配是指在给出模板图像与目标图像时,通过计算特征相似度,找出目标图像中与模板图像最相似的区域。目前,模板匹配广泛应用于人脸识别、视觉定位、目标追踪、场景识别等领域[2,3]。模板匹配的基本方法可大致分为4类：基于频域和相位的模板匹配、基于灰度值的模板匹配、基于像素梯度的模板匹配、基于局部特征的模板匹配,而现在的研究主要是利用不同特征的融合进行的模板匹配,本文的方法主要采用了像素值、像素梯度和局部特征。

1.1 基于灰度值的模板匹配方法

例如SAD[4],SSD[5]等算法,通过直接计算灰度值之间的一阶或二阶范数,匹配具有较高的精度,但对噪声和光照比较敏感。……