图像相关性SSD算法.docx
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图像相关性SSD算法.docx
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图像相关性SSD算法
以下内容是图像相关性方面设计算法的大体思路:
图像相关性研究
1.初始化一个图像窗口
窗口构造中定义的字段:
fenetre.centre=[];%图像窗口中心位置坐标i,j
fenetre.taille=[];%窗口大小
fenetre.sommets=[];%四个顶点的位置坐标i,j
fenetre.h;%比例因子
fenetre.wind_coul%三色图像区域的窗口框架矩阵
fenetre.wind_coul( :
:
1)→R
fenetre.wind_coul( :
:
2)→V
fenetre.wind_coul( :
:
3)→B
fenetre.wind_point%两个矩阵与窗口像素的横纵位置对应
fenetre.wind_point( :
:
1)→像素的横坐标i
fenetre.wind_point( :
:
2)→像素的纵坐标j
fenetre.wind_coul和fenetre.wind_point的字段将会被函数InitFen初始化,这个函数可以显示图像和选择图像区域.用户可以选择窗口的中心位置并手动确定其大小.中心,大小和位置将会被初始化:
.
[fenetre]=InitFen(fenetre,Image);
figure
(2)
image(fenetre.wind_coul/255)
目的是要在另一幅图中找到一个窗口或图像的一局部。
我们将针对本研究,提供以下的书籍封面。
其他图像都是一样的,只是这些书发生了移动。
初始图像最后得到的图像效果
在原始图像中,我们用鼠标选择我们想要创立的窗口,见下列图中的蓝色方框。
在Matlab中,显示如下:
选择中心:
更新大小X(指数j):
W<------X+---->C
更新大小Y(指数i):
T<------Y+---->U
输出:
S
更新大小X(指数j):
W<------X+---->C
更新大小Y(指数i):
T<------Y+---->U
输出:
S
当按C时,窗口变长;
当按U时,窗口变宽;
当按S时,显示第二幅图像。
%%%%%%%%%%%%%%初始化图像窗口%%%%%%%%%%%%%%%
clearall
closeall
fichier1='acquisition160.jpg';
x1=imread(fichier1);
figure
(1)
imshow(x1);%示原始图像
fenetre.centre=[];
fenetre.taille=[];
fenetre.sommets=[];
fenetre.niv=4;
fenetre.h=0.5;
[fenetre]=InitFen(fenetre,x1);%创立窗口
figure
(2)
image(fenetre.wind_coul/255);%显示带窗口的图像
pause
用户选择的参考窗口
2.相关
我们测量一下原窗口与下面图像局部的差异。
一种方法:
f:
图像方程
g:
参数窗口方程
f和g函数代表图像颜色,因此我们有3局部〔RVB三色的概率〕.
f=(fr,fv,fb)etg=(gr,gv,gb).当SSD最小时,我们得到(u*,v*)的最正确答案:
SSD函数为了实现彩色图像的功能,并提出一种算法来跟踪图像序列中的一个对象。
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%相关%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
min=1e8;
fichier2='acquisition165.jpg';
x2=imread(fichier2);
fenetrei=fenetre;
xx=fenetrei.centre
(1)
yy=fenetrei.centre
(2);
fori=1:
1:
20
fenetrei.centre
(1)=fenetrei.centre
(1)-1;
fenetrei.centre
(2)=yy;
forj=1:
1:
20
fenetrei.sommets=[];
fenetrei.centre
(2)=fenetrei.centre
(2)-1;
[fenetrei]=InitFen(fenetrei,x2);
figure(3)
clf;
image(fenetrei.wind_coul/255)
%pause(0.05)
%%%%%%%%%%相关计算%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
f1=fenetre.wind_coul(:
:
1);
f2=fenetre.wind_coul(:
:
2);
f3=fenetre.wind_coul(:
:
3);
g1=fenetrei.wind_coul(:
:
1);
g2=fenetrei.wind_coul(:
:
2);
g3=fenetrei.wind_coul(:
:
3);
[n,m]=size(f1-g1);
sommefg=(f1-g1).^2+(f2-g2).^2+(f3-g3).^2;
SSD(i,j)=sum(sum(sommefg));%计算SSD
ifSSD(i,j) fenetremin=fenetrei;%测试为了找到SSD的最小值 min=SSD(i,j); end end end %%%%%%%显示相关矩阵图像〔非标准〕%%%%%%%% figure(4); meshc(SSD); %%%%%%%%%%显示相关图像误差%%%%%%%%% erreur(: : 1)=abs(fenetre.wind_coul(: : 1)-fenetremin.wind_coul(: : 1)); erreur(: : 2)=abs(fenetre.wind_coul(: : 2)-fenetremin.wind_coul(: : 2)); erreur(: : 3)=abs(fenetre.wind_coul(: : 3)-fenetremin.wind_coul(: : 3)); figure(5); imshow(erreur/255); 相关图像误差 3.标准相关 两幅图像之间亮度变化的方程: G(i,j)=a.f(i,j)+b 标准方程如下: 证明 : Donc %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%标准相关%%%%%%%%%%%%%% f1=mean(mean(fenetre.wind_coul(: : 1))); f2=mean(mean(fenetre.wind_coul(: : 2))); f3=mean(mean(fenetre.wind_coul(: : 3))); Sf=sqrt((fenetre.wind_coul(: : 1)-f1).^2+(fenetre.wind_coul(: : 2)-f2).^2+(fenetre.wind_coul(: : 3)-f3).^2); fchapo1=(fenetre.wind_coul(: : 1)-f1)./Sf; fchapo2=(fenetre.wind_coul(: : 2)-f2)./Sf; fchapo3=(fenetre.wind_coul(: : 3)-f3)./Sf; fichier2='acquisition165.jpg'; x2=imread(fichier2); %%%%%%%%x2亮度转型显示%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%x3=f(x2)%%%%%%%%%%%%%%%%%% a=1.2; b=20; x3=a.*x2+b; fenetrei=fenetre; xx=fenetrei.centre (1) yy=fenetrei.centre (2); fori=1: 20 fenetrei.centre (1)=fenetrei.centre (1)-1; fenetrei.centre (2)=yy; forj=1: 20 fenetrei.sommets=[]; fenetrei.centre (2)=fenetrei.centre (2)-1; [fenetrei]=InitFen(fenetrei,x2); [fenetrej]=InitFen(fenetrei,x3); figure(6) clf; figure(7) clf; %%%%%%%%%%%计算标准相关%%%%%%%%%%%%%% g1=mean(mean(fenetrei.wind_coul(: : 1))); g2=mean(mean(fenetrei.wind_coul(: : 2))); g3=mean(mean(fenetrei.wind_coul(: : 3))); Sg=sqrt((fenetrei.wind_coul(: : 1)-g1).^2+(fenetrei.wind_coul(: : 2)-g2).^2+(fenetrei.wind_coul(: : 3)-g3).^2); gchapo1=(fenetrei.wind_coul(: : 1)-g1)./Sg; gchapo2=(fenetrei.wind_coul(: : 2)-g2)./Sg; gchapo3=(fenetrei.wind_coul(: : 3)-g3)./Sg; sommefg=(fchapo1-gchapo1).^2+(fchapo2-gchapo2).^2+(fchapo3-gchapo3).^2; SSD(i,j)=sum(sum(sommefg)); ifSSD(i,j) fenetremin=fenetrei; min=SSD(i,j); end end end %%%%%%%%%%%%%%显示测试结果%%%%%%%%%%%%%%%% figure(8); meshc(SSD); 标准相关
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