基于图像灰度值的编码表示方法

资 源 简 介

在图像模板匹配问题中，基于像素灰度值的相关算法尽管已经十分普遍，并得到广泛的应用，但目前此类算法都还存在有时间复杂度高、对图像亮度与尺寸变化敏感等缺点.为了克服这些缺点，提出一种新的基于图像灰度值的编码表示方法.这种方法将图像分割为一定大小的方块(称为R-块)，计算每个R-块图像的总灰度值，并根据它与相邻R-块灰度值的排序关系进行编码.然后通过各个R-块编码值的比较，实现图像与模板的匹配.新算法中各个R-块编码的计算十分简单 匹配过程只要对编码值进行相等比较，而且可以采用快速的比较算法.新算法对像素灰度的

详 情 说 明

在图像模板匹配问题中，目前基于像素灰度值的相关算法虽然已经十分普遍，并且得到广泛的应用，但是这些算法存在一些缺点，比如时间复杂度高以及对图像亮度与尺寸变化敏感等问题。为了克服这些缺点，我们提出了一种新的基于图像灰度值的编码表示方法。这种方法将图像分割为一定大小的方块，我们称之为R-块。在这种方法中，我们计算每个R-块图像的总灰度值，并根据它与相邻R-块灰度值的排序关系进行编码。通过比较各个R-块的编码值，我们可以实现图像与模板的匹配。在新算法中，各个R-块编码的计算非常简单，匹配过程只需要对编码值进行相等比较，而且我们可以采用快速的比较算法。与此同时，新算法对像素灰度的变化和噪声也具有很好的鲁棒性。值得一提的是，新算法的时间复杂度为O(M2log(N))。通过实验结果的分析，我们发现新算法的计算时间比现有的灰度相关算法快了两个数量级。