文件名称：亚像素步长相关法[13]-docker+jenkins+harbor+gitlab
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更新时间：2024-06-28 09:24:42
摄像 测量学
(7) 相关函数的选取 在对目标图像作相关运算提取定位特征目标时，首先要估计目标点的大致区域，即 确定搜索区；然后对此搜索区域中的每个点在与模板尺寸一致的区域上做相关运算，即 在每个点都得到一个相关函数值结果； 后选取相关函数值 大点的位置为目标的整像 素定位点。由于数字相关运算的数学含义是用模板对目标搜索区作卷积，相当于一个低 通滤波器，模板窗口中大量的点之间作乘积后求和具有很好的抑制噪声作用。从实际计 算结果可看到，相关函数分布的光滑程度比原始图像的光滑程度要好得多，通常对噪声 不敏感，因此相关定位算法具有良好的抗噪声能力。在实际应用中采用哪种相关函数公 式应视应用的要求和条件而定。对既需要确定 大相关位置，又需要知道相关程度的应 用，通常采用标准化相关法和标准化协方差相关法；而对只要求确定 大相关位置，又 希望计算速度快的应用，常选用直接相关法或差绝对值和法等。 4.4.3 相关法的亚像素定位技术 前面介绍的数字相关法将具有 大相关系数的像素点作为定位点，只能将目标定位 到整像素位置。下面介绍进一步确定亚像素定位结果的的两种方法：亚像素步长相关法 和相关系数拟合极值法。 (1) 亚像素步长相关法[13] 在确定了目标的整像素位置即粗定位后，由于实际目标位置点不一定在整像素点上， 因此为了进一步提高目标定位的精度，可以对以目标整像素粗定位位置为中心的一个小 区域采用亚像素步长进行相关精定位。以标准化相关法为例，亚像素步长相关算法公式 如下 ∑∑ ∑ ∈∈ ∈ ++++ ++++ =++ WjiWji Wji jigjndyyimdxxf jigjndyyimdxxf ndyymdxxC ),( 2 ),( 2 ),( ),(),( ),(),( ),( (4.4.10) 其中 dx，dy 为 x 和 y 方向上的亚像素步长，m 和 n 为整数。 非整数像素点上的灰度值可以用插值方法来获取，为了减少计算量，一般采用如下 双线性插值来进行 αββαβαβαβα 11100100 )1()1()1)(1(),( IIIII +−+−+−−= (4.4.11) 其中 I00，I01，I10和 I11为待插值点所处方格的四个顶点，α=mdx，β=ndy 为插值点在 如图 4.4.2 所示的α-β坐标系下的坐标值。实际也可以采用其它形式的二维插值。