模板匹配与霍夫变换

本文详细介绍了模板匹配的概念、实现过程及其在图像处理中的应用。同时,讲解了霍夫变换的基本原理,如何通过变换从图像空间到参数空间进行特征检测,并探讨了霍夫变换在处理直线检测中的关键步骤和后处理方法。

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一、模板匹配

1.模板匹配的概念

模板匹配就是在大图中找小图,也就说在一幅图像中寻找另一幅模板图像的位置。

2.模板匹配的实现过程

模板匹配的操作方法是将模板图像B在图像A上滑动,遍历所有像素以完成匹配。

工作原理:在带检测图像上,从左到右,从上向下计算模板图像与重叠子图像的匹配度,匹配程度越大,两者相同的可能性越大。

局限性: 它只能进行平行移动,若原图像中的匹配目标发 生旋转或大小变化,该算法无效。

3.模板匹配的函数使用

二、霍夫变换

1.霍夫变换的概念

霍夫变换(Hough Transform)是图像处理中的一种特征提取技术,来检测任意能够用数学公式表达的形状,即使这个形状被破坏或者有点扭曲。 霍夫变换将图像空间转变为参数空间,在参数空间中执行投票来决定物体的形状。

1.一条直线可由两个点A=(X1,Y1)和B=(X2,Y2)确定(图a 笛卡尔坐标系)

2.y=kx+q也可以写成关于(k,q)的函数表达式(图b 霍夫空间)

3.三个点共线的情况

4. 霍夫变换的后处理的基本方式:选择由尽可能多直线汇成的点。

5.k=∞是不方便表示的,而且q怎么取值呢,这样不是办法。因此考虑将笛卡尔坐标系换为:

2.霍夫变换的函数

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