基于双三次插值算法的集成电路在线检测快速模板匹配

为了解决目前电路板缺陷检测视觉识别系统对多目标识别检测过程实时性差、识别效率低,甚至出现无法识别等问题,首先对集成电路板图像按一定比例进行双三次插值算法处理,并在该基础上创建模板图像,然后进行归一化积相关匹配快速地识别检测出目标的大概位置,最后以双三次插值算法缩放比例值还原目标在原图像中的位置,从而精确识别检测出的目标。实验结果表明:该算法能达到100%识别,运算时间比传统算法快2～11倍,可见该技术提高了检测效率,具有很好的实用性。     

基于改进模板匹配算法的靶标图像检测

针对现代靶场所面临的测量目标小、距离远、目标与背景对比度低的实际问题,提出了一种基于数字图像处理的靶标检测方法。该方法对传统的模板匹配方法进行了改进,能够在靶场测试仪器捕获的图像中,精确并快速地定位靶标十字的中心,从而实现武器装备动态、静态性能测试。     

一种基于特征提取和多模板匹配的心律失常检测算法

基于特征提取和多模板匹配的心律失常检测算法通过样本数据库创建模板库,对模板库进行特征提取以创建特征库,同时建立索引与模板库关联,然后使用特征库中的模板与待检测心电信号进行粗匹配运算,当粗匹配的相关系数大于预设阀值后,再利用索引加载相关模板进行细匹配运算。使用MIT-BIH数据库的数据验证基于特征提取和多模板匹配的心律失常检测算法的效果理想。     

基于模板匹配的车牌字符识别算法实现

模板匹配法在汽车牌照自动识别中已得到广泛应用。本文在模板匹配法的基础上,采用了特征区域模板匹配法,并且改进了匹配系数的求法。应用该法取得了满意的效果,提高了识别率。     

用于实时跟踪的模板匹配神经网络算法

研究复杂背景下运动目标的识别和跟踪.提出了一种新的基于模板匹配的神经网络结构,将模板与跟踪窗内待匹配区域的像素按环形排列,分别作为神经网络的阈值和输入,选择跟踪窗内与模板相对应的各环差值均较小的区域作为识别结果.由于模板匹配过程中像素按环形排列,因此对于目标的平移和旋转均具有不变性,同时,算法计算量比最小绝对差累加和算法略小.将该算法应用到实时跟踪系统中,实验结果表明该算法可满足跟踪系统实时性要求,验证了算法的有效性.     

基于模板匹配与线性预测的目标跟踪算法

为解决复杂场景中目标遮挡、算法鲁棒性差的问题, 提出基于模板匹配与线性预测的算法。该算法分为模板匹配和线性预测两部分。场景中无遮挡物时, 执行模板匹配算法, 获取目标跟踪信息; 否则, 通过预测算法估计目标的状态, 进而实现目标跟踪。实验结果表明, 在目标有遮挡干扰的情况下, 采用该算法能稳定、准确地实现目标跟踪, 与传统的模板匹配算法相比具有较强的鲁棒性。     

基于模板匹配的运动目标快速检测与跟踪

在图像跟踪系统中，运动目标的快速检测与识别是至关重要的．通过分析视频序列图像的特点，并结合帧差法和多分辨率图像匹配的优点，提出了一种基于模板匹配的快速检测识别目标的方案．实验结果表明，该方法能快速有效地识别目标，基本上达到了实时跟踪的要求．     

基于模板匹配的图像配准算法

在研究传统图像匹配方法和分色理论的基础上，提出了基于模板匹配的图像配准算法．在将标准图像和待测图像分别分色的基础上，采用序贯相似性检测算法对各色灰度图像分别进行模板匹配，并根据匹配数据，对图像进行平移、缩放及旋转操作，使两幅图像能够在空间上配准．实验表明，算法的效率和精度与采集设备的分辨率、模板选取以及匹配区域大小等因素有关，与传统图像配准算法相比，效率和精度分别提高了30％和35％以上，不仅满足了彩色精密印刷品质量检测的要求，而且还可应用于其他图像快速配准的过程中．     

基于眼睛特征定位的人脸模板匹配算法研究

采用基于眼睛特征定位的人脸模板匹配方法，利用不同长宽比的多个人脸模板对候选人脸进行匹配，并利用人脸器官的边缘分布图进行分块验证。在图像增强的基础上，利用自适应阈值的方法对图像进行二值化，结合模板匹配的方法准确提取出双眼对，有效的减轻后期人脸模板匹配的工作量，提高了系统的执行效率。     

运动目标识别与跟踪的模板匹配算法改进及仿真研究

针对传统模板匹配算法存在运算量大,以及干扰物中有部分区域和目标形状相同时识别率差的问题,改进传统的模板匹配算法,并在MATLAB6.5环境下,应用改进的新算法对简单背景中的运动目标进行计算机识别与跟踪仿真.新算法先对识别区域进行扫描点检测,判断该点是否满足要求再进行模板匹配运算;当某些干扰物体中某部分区域与目标模板相同时,采用自动模板更新的方法进行区分.仿真实验结果表明,改进的模板匹配算法大大减少模板匹配的运算量,并且可以有效地排除干扰物体对目标识别的干扰.     

基于权值模板匹配算法的全自主足球机器人目标识别

提出了一种基于权值模板匹配的全自主足球机器人目标识别方法.首先通过动态窗口、权值变换、图像索引和动态模板等方法提高了目标的识别率,降低了识别时间;然后在足球机器人视觉系统中进行了仿真实验和实地测试.实验结果表明,在原图像含有30%白噪声情况下,其识别率仍能达到99.7%,且识别时间不超过30 ms,这种方法既在一定程度上降低了噪声干扰的影响,又提高了目标识别的速度和准确性,从而提高了系统的实时性和鲁棒性.     

基于小波模板匹配的目标跟踪

在目标跟踪数学模型的基础上,分析了小波变换在目标跟踪中的技术优势。为将目标跟踪流程中分步实现目标分离、目标特征提取和目标识别的方法并行化,给出了对小波域中系数空间矩阵进行分层匹配目标跟踪算法。在自行设计的基于DSP(DigitalSignalProcesor)的嵌入式跟踪系统中给出该算法快速实现方法。结果表明,在100MHz系统时钟情况下,模板窗口为128×96时,在搜索范围为256×192的跟踪窗口内,可实现实时的跟踪处理。     

基于边界模板匹配算法的集装箱箱号识别

为了解决集装箱箱号识别精度差、速度慢的缺点,提出了一种新的识别方法.该方法从字符的边界信息中抽取出其特征向量并利用模板匹配法完成字符的初步识别.然后通过大量的实验确定易混淆的字符集,再利用这些字符的独有特征加以区分识别.实验结果表明此算法不但减少了运算量,而且提高了识别速度和精确度.     

基于投影特征和模板匹配的车牌汉字识别算法

车牌自动识别算法中,汉字识别是识别的难点,也是车牌识别技术推广应用的瓶颈.目前车牌汉字识别算法主要有特征分析算法和模板匹配算法,特征分析算法受图像质量的影响比较大,模板匹配算法在识别率方面达不到实际应用要求.本文提出了逐级识别算法:首先利用投影法进行匹配,把可识别的字符挑选出来或进行分类.然后,利用字体和区域面积的比例进行筛选,对选出的字符进行模板匹配.通过实验证实:算法不仅速度快、鲁棒性好,匹配精度也很高.     

缺损图像的特征模板匹配方法

基于二值图像的边缘拐点特征，建立其特征模板，在此基础上讨论了缺损二值图像的匹配过程。所采用的特征模板匹配方法将图像局部特征和它们的尺度大小联系起来，使识别过程更为合理，对１７个缺损飞机图像仿真实验结果表明，这一方法取得了很好的分类效果。     

基于十字模板匹配的靶场目标检测方法

针对现代靶场所面临的测量目标小、 距离远、 目标与背景对比度低以及匹配算法计算量大、 时间复杂度高等问题, 提出一种基于数字图像处理的靶标检测方法。该方法以十字特征直线代替模板进行粗匹配, 仅对搜索图中像素点数目较少的一段灰度区域进行匹配, 从而大大减小了计算量, 使匹配速度得到极大提高。通过CCD（Charge Coupled Device）相机采集的靶场目标序列图像进行仿真实验, 实验结果表明, 该算法匹配速度快、 较传统的灰度相关算法具有较强的鲁棒性。     

综合肤色模型和多模板匹配增强Adaboost人耳检测

为克服传统的Adaboost算法出现的样本训练时间过长、过于依赖样本质量等问题,在训练不足及初始人耳定位不好的情况下,引入YCbCr肤色模型和多模板匹配技术策略对人耳进行精确定位。实验表明,改进后的人耳检测性能得到较大的提高,对动、静态人耳均能达到准确定位和检测的效果,算法的鲁棒性较好。     

基于Harris-Hist的特征匹配及目标定位算法

针对目前机器人伺服定位抓取中定位精度和实时性较差的问题,提出一种基于Harris-Hist的快速特征匹配及目标定位算法.首先,采用Harris检测算法提取图像特征点;然后,提出一种新的特征点描述子定义方法,计算特征点圆形邻域内像素点灰度直方图刻画特征点,通过计算两幅图像中各特征点描述子间的距离实现特征匹配;最后,根据匹...     

视频流中的自适应阈值模板匹配车辆检测算法

在传统帧差法的基础上, 通过对帧差法得到的感兴趣区域进行阈值处理, 得到用白色代表前景、 黑色代表背景的黑白二值图像, 并设计了自适应阈值模板匹配车辆检测算法从黑白二值图像中定位出运动车辆. 实验结果表明, 该算法简单, 容易实现, 能准确定位车辆.     

基于肤色分割和模板匹配的人脸检测技术研究与实现

针对基于肤色分割方法利用特征点信息不充分的不足和基于模板匹配方法计算量大的不足,提出了基于肤色分割和模板匹配两种方法相结合的人脸检测技术.通过肤色分割方法研究,虽不能最终确认人脸,但可利用人脸特征确定人脸区域,并筛选出大部分的假脸区域,在模板匹配研究中,可以确认出人脸图像,并给出检测结果.