基于图像分块模板匹配的高速运动目标跟踪技术

高速运动目标图像采集的动态性较强,模糊跟踪效果不好,动态特征点分布结构复杂,对高速运动场景下动态特征点自动跟踪难度较大,提出一种基于图像分块模板匹配的高速运动目标跟踪技术。设计高速运动目标图像采集模型和运动特征点的边缘特征检测算法,采用灰度直方图降噪方法抑制高速运动目标图像动态特征点边缘模糊集,采用分块检测方法进行高速运动目标区域重构,在仿射不变区域中进行运动目标的边缘轮廓检测和特征点匹配,采用图像分块模板匹配方法实现高速运动目标的自动跟踪识别。仿真结果表明,采用该方法进行高速运动目标跟踪的准确性较高,对目标的定位性能较好。

图像分块模板匹配的高速运动目标跟踪技术研究

在针对高速运动目标进行图像采集时,高速运动目标动态性强,进行模糊的图像采集效果不良,同时高速运动目标的特征性结构复杂,在对高速运动目标进行图像采集时追踪目标较为困难,为更好解决这一技术性问题,本文提出基于图像分块模板匹配的高速运动目标追踪技术。试验针对高速运动设计图像采集模型并同时对高速运动目标边特征点缘采用灰度直方图的方法,从而减少高速运动目标图像的动态特征点模糊,再对图像进行分块处理,通过分块模板匹配技术对高速运动目标进行追踪识别。通过试验数据以及具体分析,证明该方法相比于传统方法具有优越性,有重要的发展意义。

基于分块模板匹配的印刷品文字缺陷图像检测方法

随着自动化生产的飞速发展,印刷品缺陷检测逐步成为提高印刷质量的重要环节之一。在印刷品文字缺陷检测中,由于受纸张表面柔性等因素影响,存在局部模板匹配精度偏低的问题,导致误检率偏高,为进一步提高其检测精度,文中提出一种基于分块模板匹配的印刷品文字缺陷图像检测方法。该方法将模板图像作为检测标准,利用霍夫直线法检测印刷品裁切线,完成扫描图像整体位姿与大小矫正,并采用分块模板匹配法,完成模板图像与扫描图像的局部高精度匹配,随后经图像正负差分与图像融合处理,获得漏印、墨斑及墨色不均等缺陷图像,最后进行连通域分析去除伪缺陷,进而实现印刷品文字缺陷图像检测。经实验验证,该方法能够较好满足检测要求,在印刷品行业具有一定的应用价值。