一种基于边缘和梯度特征的模板匹配算法

摘要

本发明揭示了一种基于边缘和梯度特征的模板匹配算法，匹配过程包括离线和在线两个阶段，其中离线阶段对应模板图像进行至少包括边缘提取和梯度计算的处理，生成广义霍夫变换的R‑table；在线阶段对应输入的目标图像进行边缘提取、梯度计算和由粗至精的匹配处理，根据角度和位置利用R‑table获取广义霍夫变换的投票空间内的值，获取目标位置。应用实施本发明的模板匹配算法，结合金字塔模型和优化搜索策略，具有抗干扰，可以实现旋转不变，且具有一定的抵制缩放和遮挡的能力；而且，广义霍夫变换的计算量大幅减小，匹配速率成倍提升。