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基于卷积变换的图像匹配方法研究

王丹妹  
【摘要】:作为图像处理和计算机视觉的关键技术,图像匹配被广泛应用于人脸匹配、人脸识别、指纹识别、产品检测、交通管理、卫星图像解释等领域,常分为基于图像区域匹配(又称为基于模板匹配)和基于图像特征匹配,并以此拓展出多种算法,从而实现了在特定应用中的匹配效果。但这些算法存在某些缺陷,如计算量大、速度慢、应用范围狭窄、抗干扰能力差等。因此,鲁棒性强、精度高、匹配效果好的新技术、新方法逐渐成为该领域的追求目标和研究热点。为了探索匹配效率高、适用性强的算法,达到在图像或视频序列中快速寻找并定位目标图像的目的,根据图像预处理、模板匹配、多目标优化、图像卷积和阈值判断相关知识,本文提出了一种基于卷积变换的图像匹配新方法。该方法包含单模板匹配和多模板匹配,研究内容主要包括:一、图像库建立。首先对Internet图像、摄像机拍摄图像、ORL和Yale人脸库进行人脸图像采样,再对图像进行光照均衡化、尺寸归一化、灰度化、直方图均衡化等处理,得到实验图像库。二、卷积模板合成。以人脸识别中常用的人脸比例为依据,结合实验库图像的特征,设定模板尺寸。单模板匹配以整个人脸为卷积模板,多模板匹配以人脸、双眼和嘴鼻为卷积模板,根据人脸样本特征设定这些模板的尺寸,再利用MATLAB工具箱进行合成。三、像素值归一化。在不同色彩空间和多个颜色通道下,对卷积模板和待匹配图像进行像素值归一化处理。根据不同的归一化原理和具体实现过程,确定后续图像匹配判断标准。四、阈值训练。对归一化后的模板和实验库图像进行卷积,并根据卷积值训练阈值。单模板匹配通过卷积值的分布情况直接对阈值进行训练;多模板匹配通过构造多目标优化函数,对各卷积模板的权重系数和阈值进行训练。本文使用自建立的图像库进行实验,单模板匹配采用RGB、HSI、YUV和YCrCb色彩空间的多个通道进行实验;多模板匹配采用灰度空间的灰度分量进行实验。实验结果表明,本文提出的基于卷积变换的图像匹配方法正确率高、计算量小、鲁棒性强、运算速度快且易于实现。本文创新点包括:(1)在模板匹配基础上,提出了一种新的基于卷积变换的图像匹配方法;(2)根据多目标优化原理,提出了一种多模板下不同模板权重系数和阈值训练的方法。


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