文件名称：直接相关-docker+jenkins+harbor+gitlab
文件大小：4.46MB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-28 09:24:41
摄像 测量学
(2) 实际图像目标模板 可以在已知目标特性的实际图像上首先确定目标位置，然后以该目标位置点为中心 选取一定尺寸的局部区域的灰度图像（矩阵）作为模板。这里模板矩阵的宽度和高度一 般取奇数，不在整像素位置的点可以通过插值来确定灰度值，也可以在选定的模板上亚 像素地定位目标点的位置。应从目标特征较明显、稳定、受污染少的实际图像中选取模 板。对于立体图像匹配，可取左右任意一幅图像；对于图像序列，可以取第一帧图像或 当前图像的前一帧图像等。用此模板对包含待定特征目标点的其它图像区域进行相关运 算、定位。 这种模板选取方法可真实地反映实际目标特性，对任意图像目标都适用，特别适合 那些无法建立理想模板的图像任意目标。但同时由于实际图像中有噪声的影响，因此对 有明显噪声的目标模板，可先用对目标特征不产生畸变的滤波，如旋滤波、SUSAN 滤 波等对模板进行去噪声滤波。由于模板直接取自于实际图像，此方法具有简单方便，适 用于任意特征目标的特点，在工程中比理想模板有更广泛的应用。 4.4.2 相关法的几种数学形式[12] (1) 直接相关 相关函数为 ∑ ∈ ++= Wji jigjyixfyxC ),( ),(),(),( (4.4.2) 其中 f(x, y)为目标所在的图像，g(i, j)为目标模板，W 为模板区域。 当 f(x, y)和 g(i, j)确定后，两者在空间和灰度上的重叠度或相似度越大，则 C(x, y)值 越大。因此通过确定相关函数的 大值位置就可以确定模板目标在 f(x, y)上的位置。 (2) 协方差（均值归一化）相关 相关函数为 ∑ ∈ −−++= Wji mm gjigfjyixfyxC ),( ]),(][),([),( (4.4.3) 其中 fm与 gm分别是 f(x, y)与 g(i, j)在各自相关窗口的平均值。协方差相关在相关公 式中将两个函数减去各自窗口的灰度均值，也称为减掉背景的相关运算。 由于从相关公式中减去各自窗口的灰度均值，从频谱分析角度，相当于去掉了直流 分量信号。因此当相关的两个目标的灰度特征分布一致，但是背景灰度值相差一个常数 时，应用协方差相关法会明显提高相关函数峰顶尖锐程度，这样有利于提高定位精度。 对于搜索区域中相关窗口内的灰度值方差较小，但是灰度平均值（即背景）比较大的情