模板匹配——智能与工业领域的应用（3）！

王绍昶

3.使用图形金字塔进行匹配

如果在匹配中不使用停止标准，那么算法的复杂度为O(whn)，w和h是图像的宽和高，n是模板的点的数量，为了能够在图像中实时找到目标，有必要提高搜索速度，就要减少以上数值（w、h、n）。

为了缩小图像，又不能任意缩小，顾引入图像金字塔，相当于对图像和模板进行二次抽样，由于为此抽样可能导致锯齿效应造成某些模板细节遗漏，所以必须进行平滑操作。

一般情况下图像多次缩小2倍的效果更好，所以将图像与模板多次缩小2倍建立起来的数据结构叫做图像金字塔，层级越高，图像越小，分辨率越低：

     基于图像金字塔分层搜索策略：有高层开始到底层搜索，在高层图像搜索到的模板实例追踪到图像金字塔对底层，这个过程需要将高层的匹配结果映射到金字塔下一层，也就是将找到的坐标乘以2，考虑到匹配位置的不确定性，在下一层搜索区域定位匹配结果的周围的一个小区域（如5*5的矩阵），然后在小区域进行匹配，计算这个区域的相似度，进行阈值分割， 提取局部极值。