基于hausdorff距离的图像模板匹配算法

资 源 简 介

基于hausdorff距离的图像模板匹配算法

详 情 说 明

在计算机视觉领域，基于Hausdorff距离的图像模板匹配算法是一种鲁棒的形状比对方法。它通过计算两组点集之间的最大最小距离来评估模板与目标图像的匹配程度，尤其适用于存在噪声或部分遮挡的场景。

核心思想是将模板和目标图像视为二维点集，Hausdorff距离反映的是"一个点集中的点到另一个点集的最近点的最大距离"。算法先提取模板和待匹配图像的边缘特征点，然后通过计算前向和后向Hausdorff距离（通常取部分百分位数而非严格最大值）来增强对异常点的鲁棒性。

相比传统模板匹配方法，该算法的主要优势在于对局部形变和缺失部分不敏感。优化方向包括采用距离变换加速计算，或结合金字塔分层策略实现多尺度匹配。实际应用中需注意处理计算复杂度问题，以及针对具体场景调整距离度量的阈值参数。