朱春丽,雷秀军,申 远

(1.合肥师范学院 电子信息系统仿真设计安徽省重点实验室，安徽 合肥 230601；2.合肥富煌君达高科信息技术有限公司，安徽 合肥 230031)

随着摄像技术和图像处理技术的发展，视觉测量技术引起了人们的关注，它具有非接触式、远距离测量、测量范围大、测量精度高和价格便宜等优点，且无附加质量，不会对测量物体的动态特性产生影响[1-3]。视觉测量技术利用相机拍摄物体的运动视频，并使用数字图像处理技术对视频图像分析、处理，从而实现物体的运动估计[4-6]。对于物体的运动估计，除了需要具备一定的硬件设备之外，还要具有高速、高精度、鲁棒性的图像匹配算法。其中模板匹配是图像处理中最基本、最常用的匹配方法，在机器视觉中有着广泛的运用。早期的模板匹配主要应用于遥感图像的配准[7]，现阶段已广泛应用于智能交通、视频监控、目标跟踪、视觉检测以及人机交互等[8-10]。

一般来说，可以用多种方法获得物体的运动信息，但为了实现较优的模板匹配，需要得到一个标量值作为匹配结果，再使用相关函数计算匹配结果即可得到运动的提取结果。本文以零均值归一化标准互相关准则(Zero-normalized Cross-correlation,ZNCC)作为模板匹配的评价标准。由于归一化因子的存在，ZNCC准则的计算结果在[-1,1]范围内，能够直观显示模板匹配的效果和可靠性，并能够进行更深一步的计算，还能够完美地避开光照和噪声所产生的干扰，鲁棒性很强，因而，针对运动估计的图像匹配，尤其在有光照变化等干扰存在的情况下，ZNCC反而是首选[11]。……