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机器视觉中基于灰度统计的快速模板匹配算法详细概述
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2020-08-18
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本文针对传统的基于灰度值的匹配算法计算量大、时间复杂度高的缺陷，提出了一种基于灰度统计的快速模板匹配算法。以十字特征直线代替模板进行粗匹配，仅对搜索图中像素点数目较少的一段灰度区域进行匹配，从而大大减小了计算量，使匹配速度得到极大提高。实验结果表明该算法匹配速度快，具有较高的应用价值。
随着计算机技术的迅猛发展，图像匹配技术己成为近代数字图像信息处理领域中的一项非常重要的技术，它对于图像定位、图像修复、模式识别等方面的研究都有很重要的意义。所以对图像匹配技术进一步研究具有重要的理论意义和实用价值，图像匹配是计算机视觉和图像处理领域中一项非常重要工作。机器视觉中图像匹配的方法很多。图像匹配包括模板匹配、直方图匹配、形状匹配等多种匹配方法。图像匹配技术是数字图像处理领域的一项重要研究，并已在计算机视觉、虚拟现实场景生成、航空航天遥感测量、医学影像分析、光学和雷达的图像目标跟踪、景物制导、图像检索、机器人导航与定位等领域得到了广泛的应用。
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