图像处理 – 第 25 页

Mpat模板匹配介绍和头文件

模板匹配是一种最原始、最基本的模式识别方法，研究某一特定对象物的图案位于图像的什么地方，进而识别对象物，这就是一个匹配问题。它是图像处理中最基本、最常用的匹配方法。模板匹配具有自身的局限性，主要表现在它只能进行平行移动，若原图像中的匹配目标发生旋转或大小变化，该算法无效。

颜色也是描述图像内容的一个重要特征，常用的颜色空间有RGB和HSI空间。颜色信息可用颜色统计直方图来表式。这样可以方便计算，不同图像间的颜色特征匹配可借助计算直方图间的距离来度量。

主要思想是用颜色对相对于距离的分布来描述信息，它反映了像素对的空间相关性，以及局部像素分布和总体像素分布的相关性，并且容易计算，特征范围小，效果好。

图像相似度计算主要用于对于两幅图像之间内容的相似程度进行打分，根据分数的高低来判断图像内容的相近程度,又灰度图像的像素可看作二维矩阵，两个大小相等的二维矩阵，可以计算其相关系数

灰度共生矩阵，指的是一种通过研究灰度的空间相关特性来描述纹理的常用方法。? 1973年Haralick等人提出了用灰度共生矩阵来描述纹理特征。
??????? 由于纹理是由灰度分布在空间位置上反复出现而形成的，因而在图像空间中相隔某距离的两像素之间会存在一定的灰度关系，即图像中灰度的空间相关特性。