1、機(jī)器視覺(jué)就是把人眼分辨事物的能力移植到機(jī)器上,用機(jī)器來(lái)代替人類(lèi)完成檢測(cè)觀(guān)察和分類(lèi)的任務(wù),研究機(jī)器視覺(jué)一方面是可以通過(guò)機(jī)器處理來(lái)提高檢測(cè)分類(lèi)的效率和精度,另一方面可以用機(jī)器代替人類(lèi)去處理很多危險(xiǎn)的任務(wù)或者應(yīng)用到人類(lèi)難以用肉眼處理的情況中。模板匹配是機(jī)器視覺(jué)中一類(lèi)典型的場(chǎng)景分析問(wèn)題:給定一個(gè)物體的參考圖像(模板),通過(guò)分析來(lái)確定該物體是否存在于某個(gè)場(chǎng)景中(場(chǎng)景圖像),如果存在并確定它在場(chǎng)景中的位置。該類(lèi)問(wèn)題在計(jì)算機(jī)視覺(jué)、模式識(shí)別和醫(yī)學(xué)圖像處

2、理等方面都有著很廣泛的應(yīng)用。
　　傳統(tǒng)的模板匹配算法的計(jì)算量比較大,導(dǎo)致實(shí)時(shí)性不高,而且當(dāng)場(chǎng)景中的物體與給定的參考模板直接有一點(diǎn)的旋轉(zhuǎn)角度時(shí),傳統(tǒng)的匹配算法就不能應(yīng)用到實(shí)際項(xiàng)目中。
　　在研究了角點(diǎn)檢測(cè)算法,傅里葉變化算法,以及圖像距算法之后,本文提出一種新的旋轉(zhuǎn)模板匹配算法。該算法把圖像Hu距和Zernike距相結(jié)合,作為相似度匹配信息,進(jìn)行區(qū)域定位,并使用Zernike相位相關(guān)信息迭代的方法估計(jì)旋轉(zhuǎn)角度。利用圖像距的算法

3、即使在圖像光照不均、有噪聲干擾、圖像被模糊以及有小塊物體遮擋等情況,依然可以得到比較好的匹配效果。算法第一步是粗匹配,通過(guò)模板塊移動(dòng)的方法,計(jì)算Hu距相似度,篩選出少量候選點(diǎn)進(jìn)行下一步的精確匹配。第二步是通過(guò)圖像Zernike距來(lái)確定候選點(diǎn)中與物體最相似的區(qū)域,確定物體圖像中的精確位置,并利用Zernike距的相位信息來(lái)估計(jì)大致的旋轉(zhuǎn)角度。
　　本文還實(shí)現(xiàn)了兩種目前應(yīng)用最為廣泛的傅里葉極對(duì)數(shù)坐標(biāo)變換方法,圓投影-ZM兩步法,通過(guò)與