数字图像处理 图像匹配

沈阳理工大学数字图象处理综合课程设计

摘要

图象匹配是图象处理技术中的重要研究内容。文本介绍了图象匹配技术的要素，对匹

配算法的分类以及匹配性能评价指标，并且将各方法进行了分析比较，指出其各自的优

势与不足。同时.，进一步探讨了图象匹配算法中有待研究的方向。图象匹配是将不同时

间、不同传感器、不同视角及不同拍摄条件下获取的两幅或者多幅图象进行匹配融合。

图像匹配是多种图象处理及应用如物体辨识、变化检测、三维建模等的基础。图象匹

配的方法有不少种,其中基于图象特征的图象匹配是匹配中最常见的方法。基于特征的

图像匹配中，特征主要针对点特征。基于点特征的图象匹配,特征点的提取是图象匹配的

关键步骤，从提取效率、算子稳定性、定位准确性、抗噪性、计算效率上对提取算子进

行分析比对，用测试图象对各个提取算子进行实验分析，得出实验结论。通过特征点匹配

算法需满足的三个原则对基于奇妙值分解的角点匹配法进行了分析，得出了实验结论。

关键词：图象匹配；传感器；特征；过特征点匹配

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目录

1.设计的要求与目的.................................I.I...........

1.1题目.........................................

1.2设计要求.......................................

1.3设计目的：.......................................

1.4性能、接口：....................................

2.设计原理.............................................

2.1概念解释：......................................

2.2数字图象匹配算法设计.................................

2.2.1基于灰度的摸版匹配算法..............................

2.2.2局部灰度特征的编码与计算.............................

3.设计方案............................................

3.1设计思想........................................

3.2设计流程........................................

4.应用程序设计...........................................

4.1程序代码........................................

4.1.1读取原图象过程..................................

4.1.2取特征点......................................

4.1.3映射函数......................................

4.1.4图象匹配......................................

4.1.5输出匹配后图象..................................

4.2界面设计........................................

5.仿真与结果分析..........................................

5.1仿真分析........................................

5.2结果分析........................................

结论.................................................

参考文献..............................................

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1.设计的要求与目的

1.1题目

用特征匹配算法实现数字图象匹配

1.2设计要求

所谓图象匹配，就是指图象之间的比较、得到不同图象之间的相似度。基于数字图

像，编写对两副数字图象进行匹配的算法及演示程序。

基本要求：（1）.进行匹配的两幅图象为JPG格式或者BMP格式。（2）.能够进行对两幅数字

图象的匹配。（3）.采用交互式程序对图象进行匹配。

提高要求:能够对数字进行简单处理，例如放大，缩小，翻转，灰度处理，图象二值化。

开辟环境：MATLAB7.1GUI：MATLAB7.1自带的GUI界面编辑器

1.3设计目的:

通过分析题目的基本要求，我将此软件的基本功能主耍分为2大模块:一个是数字

图象处理模块，另一个是数字图象匹配模块。在数字图象处理模块中，用户可以对数字

图象进行简单的处理.，可以对图象进行放大，缩小，翻转，灰度处理。在数字图象匹配

模块中，用户可以对两张图象进行匹配并显示匹配结果。

14性能、接口：

输入/输出形式:此软件以MATLAB7.IGUI编辑器开辟出的界面作为载体对相映的

图像行相应的操作，所以输入输出形式主要是通过MATLAB7.1GUI编辑器开辟出的界

面来实现的。

输入形式：输入任何一幅JPG格式或者BMP格式的数字图象。

输出形式：将经过相应操作处理后的图片显示出来。

测试数据要求:任何一幅JPG格式或者BMP格式的数字图象。

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2,设计原理

2.1概念解释：

①数字图象:数字图象是由被称做像素的小块区域组成的二维像素矩阵。普通把图

像分成3种形式：单色图象，灰度图象和彩色图象。

②像素：表示图象颜色的最小单位

③灰度图象：灰度图是指只含亮度信息，不含色采信息的图象，就像平时看到的黑

白照片：亮度由暗到明，变化是连续的。灰度图的每一个像素的亮度用一个数值来表示,

通常数值范围在0-255之间，即可用一个字节来表示，()表示黑，255表示白，而其他表

示灰度。

④点阵图:显示器的屏幕由可以发光的像素点组成.并且从几何位置看,所用这些像

素点构成一个矩形的阵列.利用计算机控制各像素点按我们指定的要求发光，就构成为了

我们需要的图形.这种方式构成的图形我们可称之为点阵图形.

⑤点阵图形的坐标系统：各像素点有一个坐标惟一指定了它的位置.如果点阵图形

的大小是NXM,那末它的点阵共有M行N歹U,每一个像素点的位置就由它所在的行和列

的位置所惟一确定.这个行和列的位置就给出了点阵图形的坐标系统.按照前面的顺序，

第m行,第n列的像素点顺序数就是m+(n-l)N.反之，顺序数为s的像素点在第sModN行,第

Int(s/N)+1列,这里的sModN是s除以N后的余数,Inl(s/N)是s/N的整数部份.需要注意的

是第m行,第n列的像素点的坐标可能不是(m;n),而是这是因为有时为了在计

算机中处理的方便,像素点的行列的排序不是从1,而是从0开始的.我们常用的显示器的

像素坐标就是如此.

2.2数字图象匹配算法设计

在此软件中我采用了两种图象匹配算法：①基于灰度的模板匹配算法②基于灰度的

快速匹配算法。由于各种各样的原因如(成象条件的差异)图象预处理，引入的误差等，

参预图象匹配的模板与潜在的匹配子图象间通常存在着程度不同的不一致，因此根据模

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板在一幅目生图象中检测出潜在的匹配对象并得出它在图象中的位置是一件复杂的工

作。

2.2.1基于灰度的摸版匹配算法

模板匹配是指用一个较小的图象，即模板与源图象进行比较，以确定在源图象中是

否存在与该模板相同或者相似的区域，若该区域存在，还可确定其位置并提取该区域。

模板匹配常用的一种测度为模手术台与源图象对应区域的误差平方和。设f(x,y)

为MxN的源图象，为JxKOSM,心I)的模板图象,则误差平方和测度定义为：

II1/1

D(x,y)[f(xj,yk)t(j,k))(2.1)

jOkO

由上式展开可得：

D(x,y)#&j,yk)]22的Df(xj,yk)同罚”

j0k0jkjOkO

(2.2)

DS(x,y)J1K'[f(xj,yk)[2(2.3)(

jOkO

DST(x,y)2J，K，[t(j,k)f(xj,yk)]2.4)

jOkO

DT(x,y)J1K，rtG，k)]2(2.5)

jOkO

DS(x,y)称为源图象中与模板对应区域的能量，它与像素位置(x,y)有关，但

随像素位置(x,y)的变化，DS(x,y)变化缓慢。DST(x,y)模板与源图象对应区域

的互相关，它随像素位置(x,y)的变化而变化，当模板t(,jk)和源图象中对应区域相匹

配时取最大值。DT(x,y)称为模板的能量，它与图象像素位置(x,y)无关，只用一

次计算便可。显然，计算误差平方和测度可以减少计算量。

基于上述分析，若设DS(x,y)也为常数，则用DST(x,y)便可进行图象匹配，当

DST(x,y)取最大值时，便可认为模板与图象是匹配的。但假设DS(x,y)为常数会产

生误差，严重时将无法下确匹配，因此可用归一化互相关作为误差平方和测度，

其定义为：

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f(xj,yk)

R(x,y)ink。——_-

(2.8

/JIK1g..,JIKI..,

/[f(xj,ykx)]I[rt(zj,k)x]2

\jOkOVjOkO

下图给出了模板匹配的示意图，其中假设源陶(x像y和)模板图象t(k,的1)原点都在左上角。

对任何一个Rx,y中)的(x,y)根,据上式都可以算得一个R(*y)当.x和y变化时，t(jk)在源图象区域中

挪移并得出R(x,y)所有值。R(x,y)的最大值指出了与Ujk匹)配的最佳位

置，若从该位置开始在源图象中取出与模板大小相同的一个区域，便可得到匹配图象。

2-1匹配图象

⑵基于灰度的快速匹配算法

2.2.2局部灰度特征的编码与计算

首先将整幅图象划分为kxk尺寸且互不重叠的方块,k可根据问题任意选择，称该方

块为R一块.如果图象的边长不是k的整数倍,则将最底部与最右边剩余的几行、几列裁剪

掉(下文将说明这并不影响最终的匹配结果).对边k为H的图象，共可得到H'/k'个R-

块.对于R-块R,S(R)表示R所包含像素的灰度值之和.

iii

定义1.R-块(如图2-2中的R所示)与其周围8个相邻的R-块(如图2中的

5

R,R,R,R,R,R,R,R所示)组成R-块的邻域.将R-块的邻域分为4个部份，分别为

12346789

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D,D,D,D(如图2-2所示).称为R-块的D-邻域.R-块R分别属于4个D-邻域，即D=RURU

12345II2

RURJ)=RURURURJ)=RURUR.URQ=RURLRUR

45245783568942356

对于每一个D-邻域中的4个R-块，可规定一个顺序(如图2-3中所取的逆时针序).对D所

j

包含的4个R-块的像素灰度值之和S(R),S(R),S(R),S(R)做排序，显然共有4!=24种

jlJ2j3j4

可能,每种排序结果可以用5位的二进制编码来表示，记作RD)£

图2-2划分

2-3划分后的区域

将R-块R所在的4个D•块的P(D)做位串拼接，得到F(R)=P(D)P(D)P(D)P(D)，即

iji1234

F(R)=(P(D)«15)+(P(D)«10)+(P(D)«5)+P(D).

i1234

其中,P(D)为R所在的邻域D的二进编码,v＜为移位操作，其后面的数字表示移位位

j'.

定义2.F(R)^R块的20位二进制编码特征表示，简称R块的编码.

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对一幅图象，提取它所有R块的编码,需要计算各个R-块的灰度值和S(R)、计算各个

ii

D-邻域的编码P(D)、计算各个R块的编码F(R)等共3步.图象最外一圈的R块的编码无定

j«'>

义.对于边长为H的图象，上述运算的时间复杂度为0(H)

显然,F(R)表示R-块R的灰度与相邻8个R-块灰度的分布(序)关系，体现了图象灰度

ii

的相对值，因此对整体灰度值的变化具有相对的稳定性.通过对R-块尺寸k的选择，可以

改变图象处理粒度的大小,以改变反抗不同频率噪声的能力.

3.设计方案

3.1设计思想

定义3.在待搜索图S上以模板T的长、宽为横向、纵向步长，从S的左上角开始按模

板T的大小划分S得到的子图称为限制块，记作CJ其中(i,j)为限制块左上角顶点在搜

索图S上的坐标.这样划分后，如果在搜索图S的右侧或者底部有剩余部份，则相应地从S

的最右侧开始向左，或者从最底部开始向上划分出一列或者一行限制块,使得全部限制

块可以彻底覆盖搜索图S.这样得到的图S上的限制块的数量为M»H2。

定义4.限制块C丐模板T都是尺寸为NxN的医象，各自的R-块特征集合用(N/k)阶方

阵A(C'j)与A(T)表示，称为特征编码矩阵，这里k为R-块的边长.在CM与T作特征比较时，即比

较A(T)每一个元素与A(。)中每一个元素是否相等，如果相等，则记下矩阵A(。)中的行号、

列号.

3.2设计流程

设计流程图如图所示。

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输入/输出形式:此软件以MATLAB7.1GUI编辑器开辟出的界面作为载体对相映的

图像行相应的操作，所以输入输出形式主要是通过MATLAB7.1GUI编辑器开辟出的界

面来实现的。

输入形式：输入任何一幅JPG格式或者BMP格式的数字图象。

输出形式：将经过相应操作处理后的图片显示出来。

开始

读取图象

设计方案图

4.应用程序设计

4.1程序代码

4.1.1读取原图象过程

clear;

clc;

提取原始图片作为基准

要求进行匹配的图象

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subplol(2,3,l);%显示原始图象

imshow(reference_img);

titleC原始图象)；

subplot(2,3,2);%显示进行匹配的图象

imshow(target_img);

title。目标图象)；

4.1.2取特征点

[Ix,Iy]=size(target_img);%®出图片大小

x=[160/03/02,209];%自己选定的特征点

y=[116,246,160,299];

"[87,35,34,141];

v=[21,151,66,204];

4.1.3映射函数

Px二polyfit(x,u,1);%映射函数求解

Py=polyfit(y,v,l);

fori=l:Ix

forj=l:Iy

m=i*Px(1/)+Px(1,2);%映射函数

n=j*Py(l,l)+Py(l,2)；

m_inlege厂floor(m);%对映射值进行取整

n_integer=floor(n);

m_decimaI=m・m_integer;%对映射值取小数

n_dccimal=n-n_intcgcr;

41.4图象匹配

ifi(ge(m_integer,Ix)||ge(n_integer,Iy)||lt(m_integer,0)||lt(n_integer,O)||m_integer==0||n_integer==O)%

判断映射点是否满足条件

result_img(i,j)=O;

result_img3(i,j)=0;

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else

result_img(i,j)=target_img(m_integer,n_integer);%没有进行插值

result_img3(i,j)=(l-m_decimal):f:(n_clecimal*target_img(m_integer,n_integer+1)+(1-

n_decimal)*target_img(m_integer,n_integer))+m_decimal*(n_decimal*target

_img(m_integer+1.n_integer+1)+(1-n_decimal)*target_img(m_integer+1,n_integer));%双线

性插值

end

ifresult_img(i,j)==()%把没有进行插值图象和原始图象进行组合

result_img2(i,j)=reference_img(i,j);

else

resuk_img2(i,j)=result_img(i,j);

end

ifresult_img3(i,j)==0%把插值后图象和原始图象进行组合

result_img4(i,j)=reference_img(i,j);

else

result_img4(i,j)=result_img3(i,j);

end

end

end

4.1.5输出匹配后图象

subplot(2,3,3);%显示未插值图象匹配

imshow(resu1t_img,[]);

title('未插值图象匹配')；

subplot(2,3,4);%显示未插值图象匹配组合

imshow(result_img2,[J);

出1式未插值图象匹配组合)

subplot(2,3,5);%显示双线性插值后图象用配

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imshow(result_img3,[]);

titleC双线性插值后图象匹配上

subplot(2,3,6);%显示双线性插值后图象匹配组合

imshow(result_img4,[]);

title。双线性插值后图象匹配组合上

4.2界面设计

本程序采用交互式来演示图象匹配过程，GUI采用MATLAB7.1自带

subplot(2,3,l);%显示原始图象的GUI界面编辑器。主要涉及图象显示，各个功能按钮对

显示的图象所进行的操作(如：放大，缩小，旋转和图象匹配)，文件对话框(用来读

取和保存图象)。

举例：[pname,adrname]=uigetfile(jpg'；*.bmp')

5.仿真与结果分析

5.1仿真分析

读取了两幅图片显示在显示区域内，如图4-1所示，一幅是原始图片，一•幅是目标

图象。从显示区域内剪一刃一块区域(按下剪切按钮可进行剪切)。按下匹配算法1,或者

匹配算法2后，系统就会自动将模板图象在显示图象中进行匹配，如果找到了匹配地点

就会用红色矩形将匹配区域给圈定下来，例如图4-1就是在显示图象中找到的匹配区域。

5.2结果分析

根据测试结果得：

匹配算法1(基于灰度的模板匹配算法)的匹配时间约为26秒摆布。

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匹配算法2（基于灰度的快速匹配算法）的匹配时间约为16秒摆布。

结论：匹配算法1和匹配算法2的共同缺点是都绝对的依赖坐标系统，费时间较多。在

抗噪音能力上，匹配算法1没有抗噪音的能力，匹配算法2在理论上有一定的抗噪音的能

力,可是在此程序中没做出来。

5-1测试结果图

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结论

1.这此课程设计是我第一次使用新的编程软件来编程，用MATLAB来编写程序。

刚开始的时候由于不适应这种编译环境