王琦煜
摘要:模式識(shí)別就是使用計(jì)算機(jī)采用數(shù)學(xué)模型的方式對(duì)需要研究的對(duì)象進(jìn)行判讀與處理。在眾多模式識(shí)別技術(shù)中模板匹配技術(shù)是其中容易實(shí)現(xiàn)的一種,模板匹配數(shù)學(xué)模型容易構(gòu)建,通過(guò)將模板匹配技術(shù)應(yīng)用到圖像識(shí)別中有助于增強(qiáng)圖像識(shí)別的準(zhǔn)確性,提升圖像識(shí)別效果。本文重點(diǎn)分析了模板匹配技術(shù)在圖像識(shí)別中的應(yīng)用,并分析了其中存在的問(wèn)題與對(duì)應(yīng)的解決方法。
關(guān)鍵詞:模板匹配技術(shù);圖像識(shí)別;應(yīng)用
中圖分類號(hào):TP2
文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼A
文章編號(hào)2095-6363(2017)04-0093-02
計(jì)算機(jī)采用模式識(shí)別的方式需要研究問(wèn)題是利用計(jì)算機(jī)去替代人將圖像中所包含的目標(biāo)找出來(lái)。在使用計(jì)算機(jī)去識(shí)別的過(guò)程中,多數(shù)需要使用不同傳感器獲得不同成像條件下在不同時(shí)間上2張以上圖片的對(duì)比,或者使用已有的圖片去與另一幅圖片進(jìn)行對(duì)比,這個(gè)過(guò)程就是模板匹配的過(guò)程。模板匹配是最為基本、最為原始的模式識(shí)別方法,借助模板匹配技術(shù)能夠在圖像中將物體找到,通常情況下待匹配的圖像是模板匹配技術(shù)需要使用的模板,與模式識(shí)別模式較為類似。
1.模板匹配技術(shù)在圖像識(shí)別中的應(yīng)用
模板匹配技術(shù)的基本原理是通過(guò)使用數(shù)學(xué)函數(shù)將被搜索圖的對(duì)應(yīng)坐標(biāo)關(guān)系找出,將找到的對(duì)應(yīng)關(guān)系代入到數(shù)學(xué)模型中。在這個(gè)過(guò)程中模板匹配技術(shù)具備的圖像識(shí)別能力往往較強(qiáng),但是若處于嚴(yán)重干擾狀態(tài),或者參照的模板出現(xiàn)了較大變動(dòng),就需要使用更為深層的數(shù)學(xué)工具,構(gòu)建出新條件下的數(shù)學(xué)模型。模板匹配技術(shù)包含了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊數(shù)學(xué)、自適應(yīng)控制等技術(shù),運(yùn)算速度較快、實(shí)現(xiàn)方法簡(jiǎn)單,因此,將模板匹配技術(shù)應(yīng)用到圖像識(shí)別當(dāng)中有著較為重要的意義。
1.1條碼識(shí)別
變?cè)鞄艡M豎條碼是模板匹配技術(shù)進(jìn)行條碼識(shí)別的基礎(chǔ)。其具體實(shí)施原理:在一個(gè)數(shù)軸上加上二維圖像的灰度投影,然后以數(shù)學(xué)模型為基礎(chǔ),在特定數(shù)軸上進(jìn)行匹配,可提升匹配效率,且在該投影過(guò)程中,因?yàn)槠渲挟a(chǎn)生的噪音有相互抵消的情況,這在一定程度上降低了誤判、漏判的概率。
模板匹配技術(shù)在進(jìn)行條碼識(shí)別的過(guò)程中,在垂直于水平2個(gè)方向的圖像,在具體使用時(shí)可以其灰度分布特征為基礎(chǔ),從這2個(gè)方面對(duì)模板與對(duì)象進(jìn)行灰度投影。這時(shí)會(huì)得到模板投影的具體投影序列與等待匹配圖像的投影序列,然后對(duì)得到的這兩個(gè)序列進(jìn)行匹配,找出這兩組數(shù)據(jù)的相關(guān)值,將得到的相關(guān)值代入到投影函數(shù)當(dāng)中。在模板匹配的過(guò)程中,模板投影曲線會(huì)出現(xiàn)一定的上下滑動(dòng),滑動(dòng)過(guò)程中會(huì)得到一系列的位置數(shù)值,這樣就得到了一個(gè)相關(guān)函數(shù)序列。將得到的函數(shù)序列代入到最佳門限值函數(shù)中,若兩幅圖是匹配的,那么得到的相關(guān)函數(shù)最大值超過(guò)對(duì)應(yīng)的門限值。
在水平與垂直2個(gè)方面上具體的處理方法相同,且必須這2個(gè)方向滿足了匹配的條件,匹配圖像與樣本圖像才是匹配的,經(jīng)過(guò)多次研究表明,模板圖像和目標(biāo)圖像所呈現(xiàn)的灰度投影曲線是類似的。因此,模板匹配技術(shù)在進(jìn)行條碼識(shí)別的過(guò)程中可以起到較好的效果。
1.2指紋識(shí)別
運(yùn)用模板匹配技術(shù)在指紋識(shí)別的過(guò)程中可以減少其中的計(jì)算步驟,加快匹配速度。在具體匹配的過(guò)程中,首先每間隔M個(gè)點(diǎn)搜索下匹配結(jié)果的優(yōu)劣,然后在存在極大匹配的周圍對(duì)其中的各個(gè)參考值的位置進(jìn)行匹配,采用這種方法的優(yōu)點(diǎn)在于可以最大限度下降低匹配點(diǎn)丟失的可能性。其次,對(duì)模板覆蓋的M*M個(gè)點(diǎn)的范圍內(nèi)采用隨機(jī)計(jì)算,將得到的計(jì)算結(jié)果定義為突出特征隨機(jī)序列,這個(gè)隨機(jī)序列決定了之后計(jì)算誤差的先后順序。最后,拋棄固定閾值,選擇使用單調(diào)增長(zhǎng)性閾值序列,這樣就能夠保證不屬于匹配序列的閾值點(diǎn)被丟棄,真正可以進(jìn)行匹配的點(diǎn)經(jīng)過(guò)了多次誤差排除之后降低了出現(xiàn)誤差的概率。模板匹配技術(shù)在指紋識(shí)別的過(guò)程中使用質(zhì)量非常好,所得到的識(shí)別度非常高,可以做到較為精確的定位。
1.3字符識(shí)別
使用模板匹配技術(shù)進(jìn)行字符識(shí)別時(shí),多數(shù)情況下可以使用識(shí)別精度高、方法簡(jiǎn)單的模板匹配方法,在具體實(shí)施中可分別采用以特征塊為基礎(chǔ)與特征加權(quán)為基礎(chǔ)的模板匹配模型。在使用以特征加權(quán)為基礎(chǔ)的模板匹配模型時(shí),需要對(duì)標(biāo)準(zhǔn)模板與樣本模板采用特征加權(quán)的方式,將其中包含的字符筆數(shù)重新進(jìn)行權(quán)限分配。權(quán)重較高的部分通常位于中心,而權(quán)重較低的通常位于邊緣,采用這種方式能夠?qū)颖灸0迮c標(biāo)準(zhǔn)模板匹配,再按照對(duì)應(yīng)模糊識(shí)別規(guī)則識(shí)別。在識(shí)別時(shí)需要對(duì)其中包含的所有字符進(jìn)行加權(quán),所以得到的識(shí)別率非常高。在使用以特征塊為基礎(chǔ)的模板匹配技術(shù)時(shí),需要將模板進(jìn)行切割,得到大小相同的方塊,然后統(tǒng)計(jì)其中所包含的點(diǎn),對(duì)得到的點(diǎn)根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)模板進(jìn)行匹配,這里得到的字符在匹配之前就已經(jīng)得到了改造,包含的特征模塊較少,因此,其工作量相對(duì)于前者也較少。
1.4基于不變矩的圖像匹配
模板匹配技術(shù)中基于不變矩的圖像匹配是一種高度濃縮的圖像特征,具有旋轉(zhuǎn)、尺度、灰度、平移等多種畸形不變性,所以,在圖像識(shí)別方面有著較大的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)。在具體應(yīng)用的過(guò)程中,用不變矩進(jìn)行圖像分析和識(shí)別的實(shí)驗(yàn)很多。
在對(duì)實(shí)時(shí)圖像進(jìn)行識(shí)別與匹配時(shí),將測(cè)度選擇為圖像輪廓與檢測(cè)模板進(jìn)行對(duì)比,并將對(duì)應(yīng)的遺傳算法加入到其中,使用不變矩陣的方式從尺度、旋轉(zhuǎn)、平移變化等方式對(duì)圖像進(jìn)行匹配,采用這種方式所帶來(lái)的效果相對(duì)于常規(guī)算法有著較大優(yōu)勢(shì)。
2.存在的問(wèn)題與解決方法
上述分析的圖像識(shí)別多數(shù)情況下是處于理想的模板匹配中,但是在實(shí)際使用的過(guò)程中往往會(huì)受到其他因素的干擾,例如,若在匹配時(shí)對(duì)于噪聲帶來(lái)地影響沒(méi)有進(jìn)行充分的考慮,就非常有可能導(dǎo)致匹配失敗。因此,為了克服模板匹配技術(shù)在圖像識(shí)別中存在的缺陷,在具體使用的過(guò)程中,應(yīng)當(dāng)使用動(dòng)態(tài)化的M濾波函數(shù),這樣得到的匹配點(diǎn)是可以進(jìn)行調(diào)節(jié)的,構(gòu)建出的數(shù)學(xué)模型也更加符合實(shí)際圖像識(shí)別地需求。
3.結(jié)論
模板匹配技術(shù)在圖像識(shí)別過(guò)程中,其關(guān)鍵部分就是使用數(shù)學(xué),模板匹配的過(guò)程就是將圖像數(shù)字化的過(guò)程,按照預(yù)定的順序?qū)⒚總€(gè)點(diǎn)的像素值找到,然后將對(duì)應(yīng)的像素值帶入到已經(jīng)構(gòu)建好的數(shù)學(xué)模式中進(jìn)行處理,處理的過(guò)程就是利用某一合適算法進(jìn)行模板匹配的過(guò)程,匹配結(jié)束之后將得到的圖像直接在原圖上顯示出來(lái)。通過(guò)分析可以發(fā)現(xiàn),模板匹配技術(shù)在圖像識(shí)別中應(yīng)用的過(guò)程中最為關(guān)鍵的步驟就在于構(gòu)建數(shù)學(xué)模型的過(guò)程,這是實(shí)現(xiàn)精確匹配的中心。