模板匹配

在镜像中找到一个模板

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计算机视觉工具箱/分析与增强

描述

的模板匹配Block在输入图像中查找模板的最佳匹配。该块通过在感兴趣的区域或整个图像上移动模板来计算匹配度量值，然后找到最佳匹配位置。

该块输出匹配的度量值或基于1的(x,y)最佳模板匹配的坐标。lbock还可以输出N——- - - - - -N以最佳匹配位置为中心的匹配度量值矩阵。

港口

输入

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`我`——图片
图像

输入与模板一起使用的图像。该块不填充输入数据。因此，它只能计算输入图像和模板之间的匹配度量值，其中模板的位置使其完全落在输入图像上。所有这些位置的模板的集合称为模板有效的输入图像的区域。有效区域的大小是输入图像和模板图像的大小之差加一。

大小_有效的=大小_输入——大小_模板＋1

(1）

数据类型:单|双|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64|布尔|不动点

`T`- - - - - -模板
米——- - - - - -N矩阵

的模板米——- - - - - -N矩阵

的模板匹配块不填充输入数据。因此，它只能计算输入图像和模板之间的匹配度量值，其中模板的位置使其完全落在输入图像上。所有这些位置的模板的集合称为模板有效的输入图像的区域。有效区域的大小是输入图像和模板图像的大小之差加一。

大小_有效的=大小_输入——大小_模板＋1

（2）

数据类型:单|双|uint8|布尔|不动点

`ROI`-兴趣地区
研制出向量

感兴趣向量的区域，格式为(x,y,宽度,高度)，其中(x,y)为该区域左上角的单基坐标。该块输出相对于输入图像的左上角的最佳匹配位置索引。

数据类型:单|双|uint8|布尔|不动点

输出

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`度规`-匹配度量值
矩阵

匹配度量值的矩阵。匹配指标矩阵始终实现单步穷举窗口迭代。因此，该块在每个像素处计算度量值。

依赖关系

当你设置输出参数度量矩阵，块输出有效的图像大小。

数据类型:单|双|uint8|布尔|不动点

`疯狂的`-最佳匹配位置
双元素向量

最佳模板匹配位于基于1的(x,y)坐标。在ROI处理模式下，块将ROI周围的图像视为ROI子区域的延伸。因此，它计算出真实于ROI实际边界的最佳匹配位置。该块输出相对于图像左上角的最佳匹配坐标。位置的基于1的[x y]坐标对应于模板的中心。下表显示了该块如何输出奇数和偶数模板的中心坐标:

模板中像素的奇数个	模板中像素数为偶数

数据类型:uint32

`NMetric`-在最佳匹配附近的度量值
N——- - - - - -N矩阵

在最佳匹配附近的度量值，返回为N——- - - - - -N矩阵。N掩码中指定的，必须为奇数。当你选择最佳匹配位置为返回最佳匹配附近的度量矩阵，穷尽循环计算对象的所有度量值N——- - - - - -N社区。这个输出对于执行亚像素精度的模板匹配特别有用。

数据类型:单|双|uint8|布尔|不动点

`NValid`-有效邻域
Off | on

使能跟踪有效邻域。度量值的邻域矩阵在ROI内是有效的。该块设置NValid输出如下:

1—包含最佳匹配的邻域完全在感兴趣的区域内。
0-包含最佳匹配的邻域完全或部分在感兴趣的区域之外。

依赖关系

属性时，将显示此端口输出围绕最佳匹配的度量值的NxN矩阵参数。

数据类型:布尔

`ROIValid`-有效的兴趣区域
Off | on

启用跟踪感兴趣的有效区域。如果ROI部分位于有效图像之外，则块只处理ROI与有效图像的交集。该块设置ROIValid输出如下:

1- ROI完全位于输入图像的有效部分内。
0- ROI完全或部分位于输入图像的有效部分之外。

依赖关系

属性时，将显示此端口输出标志，指示ROI是否有效参数。

数据类型:布尔

参数

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主要选项卡

`匹配度规`-匹配度量
`绝对差的和`(默认)|`差的平方和`|`最大绝对差`

选择匹配指标为其中之一:

绝对差的和(SAD)
差的平方和(SSD)
最大绝对差(MaxAD)

该块在迭代的每一步计算匹配度量。选择最适合您的应用程序的匹配指标。该块计算全局最优的最佳度量值。它使用输入图像与ROI相交的有效子区域(如果提供的话)。

`输出`-匹配度量
`匹配度规`(默认)|`最佳匹配位置`

选择输出类型为以下之一:

匹配度规-输出匹配的度量矩阵。此选项将添加度规输出端口到块。
最佳匹配位置-输出[x,y]坐标表示最佳匹配的位置。此选项将添加疯狂的输出端口到块。这也使得搜索方法,输出围绕最佳匹配的度量值的NxN矩阵,启用ROI处理可用的参数。
的输出属性时，将在“数据类型”窗格中显示输出参数。主要选项卡来度量矩阵或者设置为最佳匹配位置然后启用输出围绕最佳匹配的度量值的NxN矩阵参数。

`搜索方法`-搜索方法
`详尽的`(默认)|`三步`

指定搜索方法为任意一种详尽的或三步．的详尽的搜索方法计算量大，因为它搜索图像的每个像素位置。然而，这种方法提供了一个更精确的结果。

的三步搜索方法是一种快速搜索，它使用邻域方法而不是在每个像素上搜索。搜索开始时步长等于或略大于最大搜索范围的一半，然后执行以下步骤:

该块在每个步骤中比较9个搜索点。在搜索区域边界设有一个中心点和八个搜索点。
在每一步之后，块将步长减1，以一个像素的步长结束搜索。
在每一个新的步骤中，块将搜索中心移动到前一步产生的最佳匹配点。下图中第一个蓝色圆圈表示起始步长为3的搜索。数字两个绿色圆圈表示下一个搜索，步长为2，以从前一个搜索中找到的最佳匹配为中心。最后，数字3个橙色圆圈表示最终搜索，步长为1，以之前的最佳匹配为中心。

依赖关系

属性时出现此参数输出参数最佳匹配位置．

`输出围绕最佳匹配的度量值的NxN矩阵`——输出N——- - - - - -N矩阵
On(默认)| off

启用，则添加NMetric而且NValid港口。

依赖关系

属性时出现此参数输出参数最佳匹配位置．

`N`-输出矩阵的大小
`3.`(默认值)|整数

输出矩阵的大小。属性的大小N——- - - - - -N输出矩阵以最佳匹配位置索引为中心。N一定是个奇数。

依赖关系

属性时出现此参数输出围绕最佳匹配的度量值的NxN矩阵参数。

`启用ROI处理`-启用ROI处理
On(默认)| off

启用ROI处理。

依赖关系

属性时出现此参数输出参数最佳匹配位置．
启用此参数时，块将添加ROI输入端口，和输出标志，指示ROI是否有效参数出现。

`输出标志，指示ROI是否有效`-有效的ROI
Off(默认)| on

启用，则添加ROIValid端口。

依赖关系

属性时出现此参数启用ROI处理参数。

数据类型选项卡

定点块参数的详细说明请参见为块指定定点属性．

模型的例子

使用模板匹配查找图像中对象的位置

将参考图像和模板图像读入MATLAB工作区。

打开脚本

块特征

数据类型	`布尔`\|`双`\|`不动点`\|`整数`\|`单`
多维信号	`没有`
适应信号	`是的`

算法

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匹配度量

匹配指标使用一般形式的差分方程:

$d_{p} （ x, y ）＝（ \sum_{我＝ 1}^{n} {| x_{我} - y_{我} |}^{p} ）^{\frac{1}{p}}$

$l_{n}^{p}$ 表示度量空间 $（ R^{n}, d_{p} ）$ 为 $R^{n}$ n>1．

绝对差和(SAD)

SAD度量也被称为出租车或曼哈顿距离指标。它将原始图像中像素与模板图像中对应像素之间的差值的绝对值相加。这个度规是 $l^{1}$ 差像的模。SAD分数最低的估计模板在搜索图像中的最佳位置。一般SAD距离度量为:

$d_{1} （我_{j}, T ）＝ \sum_{我＝ 1}^{n} | 我_{我, j} - T_{我} |$

差平方和(SSD)

SSD指标也称为欧氏距离指标。它是原始图像中像素与模板图像中对应像素之间绝对差值的平方和。这个度规是 $l^{2}$ 差像的模。一般的SSD距离度量变成:

$d_{2} （我_{j}, T ）＝ \sum_{我＝ 1}^{n} {| 我_{我, j} - T_{我} |}^{2}$

最大绝对差(MaxAD)

MaxAD度量也称为统一的距离指标。它将原始图像中像素与模板图像中对应像素之间的差值绝对值的最大值相加。这个距离度量提供 $l^{\infty}$ 差像的模。一般的MaxAD距离度量变成:

$d_{\infty} （我_{j}, T ）＝ \lim_{x \to \infty} \sum_{我＝ 1}^{n} {| 我_{我, j} - T_{我} |}^{p}$

简化为:

$d_{\infty} （我_{j}, T ）＝ {马克斯}_{我}^{n} {| 我_{我, j} - T_{我} |}^{p}$

参考文献

Koga T.等人。视频会议的运动补偿帧间编码。在全国电信会议。1981年11月，G5.3.1-5，洛杉矶新奥尔良。

[2]扎凯M.，“一般距离准则”IEEE信息论汇刊，第94-95页，1964年1月。

[3]于俊杰，田强，“基于距离度量的相似度度量方法研究”，电子工程学报，2006。

模板匹配

描述

港口

输入

我——图片图像

T- - - - - -模板米——- - - - - -N矩阵

ROI-兴趣地区研制出向量

输出

度规-匹配度量值矩阵

依赖关系

疯狂的-最佳匹配位置双元素向量

NMetric-在最佳匹配附近的度量值N——- - - - - -N矩阵

NValid-有效邻域Off | on

依赖关系

ROIValid-有效的兴趣区域Off | on

依赖关系

参数

匹配度规-匹配度量绝对差的和(默认)|差的平方和|最大绝对差

输出-匹配度量匹配度规(默认)|最佳匹配位置

搜索方法-搜索方法详尽的(默认)|三步

依赖关系

输出围绕最佳匹配的度量值的NxN矩阵——输出N——- - - - - -N矩阵On(默认)| off

依赖关系

N-输出矩阵的大小3.(默认值)|整数

依赖关系

启用ROI处理-启用ROI处理On(默认)| off

依赖关系

输出标志，指示ROI是否有效-有效的ROIOff(默认)| on

依赖关系

模型的例子

使用模板匹配查找图像中对象的位置

块特征

算法

匹配度量

绝对差和(SAD)

差平方和(SSD)

最大绝对差(MaxAD)

参考文献

扩展功能

C/ c++代码生成使用Simulink®Coder™生成C和c++代码。万博1manbetx

定点转换使用定点设计器设计和模拟定点系统。

版本历史

另请参阅

主题

`我`——图片
图像

`T`- - - - - -模板
米——- - - - - -N矩阵

`ROI`-兴趣地区
研制出向量

`度规`-匹配度量值
矩阵

`疯狂的`-最佳匹配位置
双元素向量

`NMetric`-在最佳匹配附近的度量值
N——- - - - - -N矩阵

`NValid`-有效邻域
Off | on

`ROIValid`-有效的兴趣区域
Off | on

`匹配度规`-匹配度量
`绝对差的和`(默认)|`差的平方和`|`最大绝对差`

`输出`-匹配度量
`匹配度规`(默认)|`最佳匹配位置`

`搜索方法`-搜索方法
`详尽的`(默认)|`三步`

`输出围绕最佳匹配的度量值的NxN矩阵`——输出N——- - - - - -N矩阵
On(默认)| off

`N`-输出矩阵的大小
`3.`(默认值)|整数

`启用ROI处理`-启用ROI处理
On(默认)| off

`输出标志，指示ROI是否有效`-有效的ROI
Off(默认)| on

C/ c++代码生成
使用Simulink®Coder™生成C和c++代码。万博1manbetx

定点转换
使用定点设计器设计和模拟定点系统。