一种模板匹配方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种模板匹配方法、装置、计算机设备及存储介质。所述方法包括：将模板图像和待搜索图像进行分层处理，得到多个分层模板图像和多个分层待搜索图像；将各所述分层模板图像中的最顶层模板图像和各所述分层待搜索图像中的最顶层待搜索图像通过非极大值抑制筛选出用于进行模板匹配的目标边界框；获取所述目标边界框的目标个数个目标位置坐标，基于所述目标位置坐标将各所述分层模板图像在所述待搜索图像上的搜索区域内进行匹配得到最终位置坐标集合；根据所述最终位置坐标集合以及所述模板图像的尺寸，在所述待搜索图像上确定出相匹配的图像作为最终目标图像。利用该方法，能够有效提升模板匹配的速度。

【技术实现步骤摘要】
一种模板匹配方法、装置、计算机设备及存储介质
本专利技术实施例涉及数字图像处理
，尤其涉及一种模板匹配方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
模板匹配是数字图像处理的重要组成部分之一，是将不同传感器或相同传感器在不同条件下对同一物体获取的两幅或多幅图像进行配准；或者根据已知模板图像到另一幅图中寻找相应模板图像的处理方法。模板匹配已在计算机视觉(物体识别、形状重建等)、虚拟现实场景、遥感测量(特定模板定位与识别)、医学影像分析(成像信息诊断、生物医学信号处理)等领域有着重要的应用价值。现有技术中，基于灰度信息的模版匹配是运用源图像和模板图像中的灰度值进行相似性度量计算，来获得匹配结果，实现简单，计算精度高，但该方法匹配速度较慢。因此，如何提高模板匹配的速度是当前亟待解决的技术问题。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种模板匹配方法、装置、计算机设备及存储介质，能够有效提升模板匹配的速度。第一方面，本专利技术实施例提供了一种模板匹配方法，包括：将模板图像和待搜索图像进行分层处理，得到多个分层模板图像和多个分层待搜索图像；将各所述分层模板图像中的最顶层模板图像和各所述分层待搜索图像中的最顶层待搜索图像通过非极大值抑制筛选出用于进行模板匹配的目标边界框；获取所述目标边界框的目标个数个目标位置坐标，基于所述目标位置坐标将各所述分层模板图像在所述待搜索图像上的搜索区域内进行匹配得到最终位置坐标集合；根据所述最终位置坐标集合以及所述模板图像的尺寸，在所述待搜索图像上确定出相匹配的图像作为最终目标图像。第二方面，本专利技术实施例还提供了一种模板匹配装置，包括：分层模块，用于将模板图像和待搜索图像进行分层处理，得到多个分层模板图像和多个分层待搜索图像；筛选模块，用于将各所述层模板图像中的最顶层模板图像和各所述分层待搜索图像中的最顶层待搜索图像通过非极大值抑制筛选出用于进行模板匹配的目标边界框；匹配模块，用于获取所述目标边界框的目标个数个目标位置坐标，基于所述目标位置坐标将各所述分层模板图像在所述待搜索图像上的搜索区域内进行匹配得到最终位置坐标集合；确定模块，用于根据所述最终位置坐标集合以及所述模板图像的尺寸，在所述待搜索图像上确定出相匹配的图像作为最终目标图像。第三方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序；所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本专利技术任意实施例中所述的模板匹配方法。第四方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本专利技术任意实施例所提供的模板匹配方法。本专利技术实施例提供了一种模板匹配方法、装置、计算机设备及存储介质，首先将模板图像和待搜索图像进行分层处理，得到多个分层模板图像和多个分层待搜索图像；然后将各所述分层模板图像中的最顶层模板图像和各所述分层待搜索图像中的最顶层待搜索图像通过非极大值抑制筛选出用于进行模板匹配的目标边界框；之后获取所述目标边界框的目标个数个目标位置坐标，基于所述目标位置坐标将各所述分层模板图像在所述待搜索图像上的搜索区域内进行匹配得到最终位置坐标集合；最后根据所述最终位置坐标集合以及所述模板图像的尺寸，在所述待搜索图像上确定出相匹配的图像作为最终目标图像。利用上述技术方案，能够有效提升模板匹配的速度。附图说明图1为本专利技术实施例一所提供的模板匹配误检结果示意图；图2为本专利技术实施例一所提供的模板匹配漏检结果示意图；图3为本专利技术实施例一所提供的模板匹配重检结果示意图；图4为本专利技术实施例一所提供的一种模板匹配方法匹配得到的结果示意图；图5为本专利技术实施例一提供的一种模板匹配方法的流程示意图图6为本专利技术实施例一所提供的一种模板匹配方法中的匹配效果示意图；图7为本专利技术实施例二提供的一种模板匹配方法的流程示意图；图8为本专利技术实施例二所提供的一种模板匹配方法的示例流程示意图；图9为本专利技术实施例三提供的一种模板匹配装置的结构示意图；图10为本专利技术实施例四提供的一种计算机设备的结构示意图。具体实施方式下面将参照附图更详细地描述本专利技术的实施例。虽然附图中显示了本专利技术的某些实施例，然而应当理解的是，本专利技术可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本专利技术。应当理解的是，本专利技术的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本专利技术的保护范围。应当理解，本专利技术的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行，和/或并行执行。此外，方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本专利技术的范围在此方面不受限制。本文使用的术语“包括”及其变形是开放性包括，即“包括但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”；术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”；术语“一些实施例”表示“至少一些实施例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。需要注意，本专利技术中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。需要注意，本专利技术中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。本专利技术实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。实施例一现有技术中的模板匹配算法会出现误检、漏检和重检等情况，从而导致匹配的准确度较差。图1为本专利技术实施例一所提供的模板匹配误检结果示意图，如图1所示，第一行第二列对应的2是误检得到的。图2为本专利技术实施例一所提供的模板匹配漏检结果示意图，如图2所示，第三行第六列对应的2没有得到匹配，该情况对应为漏检情况。图3为本专利技术实施例一所提供的模板匹配重检结果示意图，如图3所示，第一行第二列对应的2、第一行第三列对应的2、第一行第四例对应的2以及第一行第五列对应的2是由于出现重检的情况而检测出的结果。基于以上情况，本专利技术实施例一提供一种模板匹配方法。图4为本专利技术实施例一所提供的一种模板匹配方法匹配得到的结果示意图，从图4可知，本专利技术实施例一提供的一种模板匹配方法可以有效避免误检、漏检和重检等情况的发生，得到准确的匹配结果。图5为本专利技术实施例一提供的一种模板匹配方法的流程示意图，该方法可适用于基于模板图像在另一幅图像上匹配出模板图像的情况，该方法可以由模板匹配装置来执行，其中该装置可由软件和/或硬件实现，并一般集成在计算机设备上。如图5所示，本专利技术实施例一提供的一种模板匹配方法，包括如下步骤：S110、将模板图本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种模板匹配方法，其特征在于，包括：/n将模板图像和待搜索图像进行分层处理，得到多个分层模板图像和多个分层待搜索图像；/n将各所述分层模板图像中的最顶层模板图像和各所述分层待搜索图像中的最顶层待搜索图像通过非极大值抑制筛选出用于进行模板匹配的目标边界框；/n获取所述目标边界框的目标个数个目标位置坐标，基于所述目标位置坐标将各所述分层模板图像在所述待搜索图像上的搜索区域内进行匹配得到最终位置坐标集合；/n根据所述最终位置坐标集合以及所述模板图像的尺寸，在所述待搜索图像上确定出相匹配的图像作为最终目标图像。/n

【技术特征摘要】
1.一种模板匹配方法，其特征在于，包括：
将模板图像和待搜索图像进行分层处理，得到多个分层模板图像和多个分层待搜索图像；
将各所述分层模板图像中的最顶层模板图像和各所述分层待搜索图像中的最顶层待搜索图像通过非极大值抑制筛选出用于进行模板匹配的目标边界框；
获取所述目标边界框的目标个数个目标位置坐标，基于所述目标位置坐标将各所述分层模板图像在所述待搜索图像上的搜索区域内进行匹配得到最终位置坐标集合；
根据所述最终位置坐标集合以及所述模板图像的尺寸，在所述待搜索图像上确定出相匹配的图像作为最终目标图像。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将模板图像和待搜索图像进行分层处理，得到多个分层模板图像和多个分层待搜索图像，包括：
根据金字塔分层策略对模板图像进行分层处理得到多个分层模板图像；
根据所述金字塔分层策略对待搜索图像进行分层处理得多个分层待搜索图像。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将各所述分层模板图像中的最顶层模板图像和各所述分层待搜索图像中的最顶层待搜索图像根据非极大值抑制筛选确定出用于进行模板匹配的目标边界框，包括：
获取预设的相关系数阈值、非极大值抑制阈值和目标个数；
根据各所述分层模板图像中的最顶层模板图像、各所述分层待搜索图像中的最顶层待搜索图像以及所述相关系数阈值，确定边界框集合；
根据所述非极大值抑制阈值以及所述边界框集合确定用于进行模板匹配的目标个数个目标边界框。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据各所述分层模板图像的最顶层模板图像、各所述分层待搜索图像中的最顶层待搜索图像以及所述相关系数阈值确定边界框集合，包括：
将各所述分层模板图像的最顶层模板图像与各所述分层待搜索图像中的最顶层待搜索图像进行匹配，得到相关系数得分矩阵；
从所述相关系数得分矩阵中提取出大于所述相关系数阈值的目标相关系数，并确定所述目标相关系数在所述相关系数得分矩阵中的位置坐标；
根据所述位置坐标和所述模板图像的尺寸确定多个边界框；
将所述边界框按照每个边界框对应的目标相关系数的降序进行排列，生成边界框集合。


5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述非极大值抑制阈值以及所述边界框集合确定用于进行模板匹配的目标个数个目标边界框，包括：
分别计算所述边界框集合中的具有最大相关系数...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙仲旭，张翔，王升，王月，章登极，刘吉刚，吴丰礼，
申请(专利权)人：广东拓斯达科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44