ncc匹配提速总结

我们ncc最原始的匹配方法是:学习模板w*h个像素都要带入ncc公式计算

第一种提速,学习模板是w*h,而我们支取其中的w/2*h/2,匹配窗口同理,计算量只有1/4。

另外一种因为ncc是线性匹配,我们在这上面也做了文章,即我们匹配时,可以缩小原图像,从而加快匹配,即使用了ncc的缩放性匹配。

第二种提速,这个计算量比第一种还少。

第三种:就是直方图方式匹配,归一化到256次计算。

第四中:如果你用二值化图像,那么直方图只有2中灰度,即0和255,那么这个ncc直方图匹配归一化到2次计算。这个在初选中,应该非常快

第五种:轮廓梯度角度直方图ncc匹配,就是找学习得到的轮廓和匹配轮廓的梯度角度,归一化到360度次计算,0和180合并,实质只有180度次计算,20度合并,最后做九次计算,这是我最先实现的ncc匹配,这种可以完成旋转也可以ncc匹配。

第六种,轮廓ncc匹配,我们第五种,归一化到360度,其实这个我们可以归一化到点到中心的距离,即幅值的统计,另一个,就是轮廓的凸多边形归一化。

第七种:就是斑点的ncc匹配,即使用学习和匹配斑点的个数及位置进行ncc匹配,个数ok后,位置匹配,只用x或只用y进行ncc即可,我们前头也做了尝试。

我看到的大概就这几种,一个是轮廓ncc,一个是找斑ncc,一个是直方图想方法,最后就是最原始的融通理解之后,实现的两种ncc变换。

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