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9.1.1 图像匹配学习视频在线视频

下一节:9.2.1 图像分类学习视频

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9.1.1 图像匹配学习视频课程教案、知识点、字幕

同学们好 这节课开始我们学习第9章 图像的分类识别

在这一章中我们将为大家介绍图像匹配 分类 识别

还会为大家介绍一些模式分类识别的专题

对一个典型的图像识别系统呢 一般包括如下的几个部分

首先信息的获取 信息的加工处理 也就是预处理

图像的分割和特征的提取 还有最终的判断和分类

图像识别分类是图像分类识别系统的性能体现

不论是预处理还是特征的优劣

都可以通过分类识别来进行分析和判断

我们首先介绍图像分类识别中最基本的方法 图像匹配

那么我们先来了解几个概念

如果要判定图像中是否存在某一目标物

我们可以将该目标物提取出来 作为样板

那么这个样板 我们把它称之为模板

用这个模板和图像的各个部分进行相似度的判定

来判断它在图像中是否存在 这个过程就叫做模板匹配

那么它最基本的原则就是通过计算相关函数

来找到它在被搜索图像中的坐标位置

常用的匹配方法包括模板匹配和特征匹配等等

下面呢 我们来分别做一介绍

首先 我们来看一下什么是模板匹配

模板匹配的原理如下

那么对于图b这样的一个模板 我们把它表示为T(m,n)

那么图a这样的一个图像是我们的待搜索图像S(m,n)

如果我们将模板T叠放在待搜索图像S上来进行平移

在这个过程中不断的比较模板和它覆盖下的图像子区域的相似度

那么这个就是整个模板匹配的过程

那么相似性的判断呢 一般我们用下面的公式来进行描述

也就是计算模板和各个子图区域诸像素点之间的差异

那么我们也可以用方差来进行计算

如果用方差来进行计算的时候

当展开之后 我们会发现它包含了三个部分

覆盖区域的子图能量和我们的模板总能量呢

基本上变化是比较缓慢的 而且呢

对我们最终的结果没有太大的影响

那么产生主要影响的就是我们中间的这一部分

也就是子图和模板的互相关系数

当完全匹配的时候 互相关系数就会取到最大值

那么这个时候我们的D所得到的值就是最小的

也就代表着它们俩之间的相似程度最高

由于模板匹配是需要逐点进行检测的

因此呢它的计算量是非常大的

需要在n减m加一的平方个参考位置上来做相关的计算

那么匹配的效率和精度也比较低

因此呢在实际应用中我们通常会选用特征匹配的方法

那么通过选取特征点 来对特征点之间进行匹配

判断目标物是否存在于待搜索图像中

常用的特征匹配方法有特征点 字符串 形状数等等

那么特征点匹配的主要步骤呢

包括首先选取特征点 然后进行特征点的匹配

最后对匹配结果进行差值

好 这节课的内容就到这里

谢谢大家 再见

现代图像分析课程列表:

第一章 绪论

-1.1 图像及图像的基本概念

--1.1.1 图像处理基本概念学习视频

--1.1.2 图像及图像的基本概念作业

-1.2 数字图像处理的起源

--1.2.1 数字图像处理的起源学习视频

--1.2.2 数字图像处理的起源作业

-1.3 数字图像处理的步骤和方法

--1.3.1 图像处理步骤和方法学习视频

--1.3.2 数字图像处理步骤和方法作业

-1.4 数字图像处理系统的组成

--1.4.1 图像处理系统组成学习视频

--1.4.2 数字图像处理系统的组成作业

-1.5 数字图像处理主要应用领域

--1.5.1 图像处理应用领域学习视频

--1.5.2 数字图像处理主要应用领域作业

第二章 数字图像处理基础

-2.1 色度学基础

--2.1.1 色度学基础学习视频

--2.1.2 颜色模型学习视频

--2.1.3 色度学基础作业

-2.2 人的视觉特性

--2.2.1 人的视觉特性学习视频

--2.2.1 人的视觉特性作业

-2.3 图像数字化

--2.3.1 图像的数字化学习视频

--2.3.2 图像数字化作业

-2.4 数字图像特点

--2.4.1 数字图像特点学习视频

--2.4.2 数字图像特点作业

-第二章讨论题

第三章 图像变换

-3.1 图像变换的基本概念

--3.1.1 图像变换的基本概念学习视频

--3.1.2 图像变换的基本概念作业

-3.2 图像的几何变换

--3.2.1 图像的几何变换学习视频

--3.2.2 图像的几何变换作业

-3.3 图像的离散傅立叶变换

--3.3.1 图像离散傅立叶变换学习视频

--3.3.2 图像的离散傅立叶变换作业

-3.4 图像变换的一般表示形式

--3.4.1 图像变换的一般表示学习视频

--3.4.2 图像变换的一般表示形式作业

-3.5 图像的离散余弦变换

--3.5.1 图像离散余弦变换学习视频

--3.5.2 图像的离散余弦变换作业

-3.6 图像离散沃尔什-哈达玛变换

--3.6.1 沃尔什-哈达玛变换学习视频

--3.6.2 图像离散沃尔什-哈达玛变换作业

-3.7 K-L变换

-- 3.7.1 K-L变换学习视频

--3.7.2 K-L变换作业

-第三章讨论题

第四章 图像增强

-4.1 图像的对比度增强

--4.1.1 图像的对比度增强学习视频

--4.1.2 图像的对比度增强作业

-4.2 直方图修正

--4.2.1 直方图均衡化学习视频

--4.2.2 直方图规定化学习视频

--4.2.3 直方图修正作业

-4.3 图像平滑

--4.3.1 图像空域平滑法学习视频

--4.3.2 图像频域平滑法学习视频

--4.3.3 图像中值滤波学习视频

--4.3.4 图像平滑作业

-4.4 同态滤波

--4.4.1 同态滤波学习视频

--4.4.2 同态滤波作业

-4.5 图像锐化

--4.5.1 图像锐化学习视频

--4.5.2 图像锐化作业

-4.6 图像的彩色增强

--4.6.1 图像彩色增强学习视频

--4.6.2 图像的彩色增强作业

-第四章讨论题

第五章 图像恢复

-5.1 退化模型及常见退化模型

--5.1.1 退化模型学习视频

--5.1.2 退化模型及常见退化模型作业

-5.2 图像的无约束恢复

--5.2.1 图像的无约束恢复学习视频

--5.2.2 图像的无约束恢复作业

-5.3 图像有约束最小二乘恢复

--5.3.1 有约束最小二乘恢复学习视频

--5.3.2 图像有约束最小二乘恢复作业

-第五章讨论题

第六章 图像压缩编码

-6.1 概述

--6.1.1 概述学习视频

--6.1.1 概述作业

-6.2 图像编码基本理论

--6.2.1 图像编码基本理论学习视频

--6.2.2 图像编码基本理论作业

-6.3 无损编码理论

--6.3.1 无损编码原理学习视频

--6.3.2 无损编码理论作业

-6.4 霍夫曼编码

--6.4.1 霍夫曼编码学习视频

--6.4.2 霍夫曼编码作业

-6.5 算数编码

--6.5.1 算术编码学习视频

--6.5.2 算数编码作业

-6.6 预测编码

--6.6.1 预测编码学习视频

--6.6.2 预测编码作业

-6.7 正交变换编码

--6.7.1 正交变换编码学习视频

--6.7.2 正交变换编码作业

-第六章讨论题

第七章 图像分割

-7.1 图像分割的定义及依据

--7.1.1 图像分割定义及依据学习视频

--7.1.2 图像分割的定义及依据作业

-7.2 边缘点检测

--7.2.1 边缘点检测学习视频

--7.2.2 边缘点检测作业

-7.3 边缘线跟踪

--7.3.1 局部边缘连接法及光栅扫描跟踪法学习视频

--7.3.2 Hough变换学习视频

--7.3.3 边缘线跟踪作业

-7.4 门限化分割

--7.4.1 门限化分割学习视频

--7.4.2 门限化分割作业

-7.5 区域分割法

--7.5.1 区域分割法学习视频

--7.5.2 区域分割法作业

-7.6 聚类分割法

--7.6.1 k-means聚类法学习视频

--7.6.2 谱聚类分割法学习视频

--7.6.3 聚类分割法作业

-第七章讨论题

第八章 图像描述

-8.1 像素间的基本关系

--8.1.1 像素间的基本关系学习视频

--8.1.2 像素间的基本关系作业

-8.2 目标物的边界描述

--8.2.1 目标物的边界描述学习视频

--8.2.2 目标物的边界描述作业

-8.3 目标物的区域描述

--8.3.1 目标物的区域描述学习视频

--8.3.2 目标物的区域描述作业

-8.4 图像的几何特征

--8.4.1 图像的几何特征学习视频

--8.4.2 图像的几何特征作业

-8.5 特征描述子

--8.5.1 特征描述子SIFT学习视频

--8.5.2 特征描述子HOG学习视频

--8.5.3 特征描述子BOW学习视频

--8.5.4 特征描述子作业

-第八章讨论题

第九章 图像分类识别

-9.1 图像匹配

--9.1.1 图像匹配学习视频

--9.1.2 图像匹配作业

-9.2 图像分类

--9.2.1 图像分类学习视频

--9.2.2 图像分类作业

-9.3 图像识别

-- 9.3.1 图像识别学习视频

--9.3.2 图像识别作业

-9.4 模式识别分类专题

--9.4.1 经典分类方法学习视频

--9.4.2 SVM分类器学习视频

--9.4.3 神经网络学习视频

--9.4.4 模式识别分类专题作业

课程思政讨论

-中国天网

-中国天网思政讨论题

西电学子实践作品分享(会持续更新)

-谁偷走了尔康的帽子

-指静脉识别

-答题卡识别

-车道检测

-谁是怪盗J

-仙女们的困惑

-身份证号码识别

-基于混合高斯模型的运动目标检测

考试

-期末测试

--期末测试

9.1.1 图像匹配学习视频笔记与讨论

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