将图像与噪声进行模板匹配的最佳方法是什么？

Question

我有一个大图像（5400x3600），我需要检测多个CCTV。

检测需要花费大量时间（4-7分钟）进行旋转。但它仍无法解决某些闭路电视。

匹配这样的模板的最佳方法是什么？

我正在使用skImage - 对我来说openCV不是一个选项，但我也愿意接受建议。

例如：在下面的图片中，模板与第二张图片正确匹配 - 但第一张图片不匹配 - 我想由于文字“BLDG ...”所产生的噪音

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模板：

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来源图片：

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匹配结果：

Answer 1

最快的方法可能是一系列提升的分类器，这些分类器通过您的徽标的多种变体进行训练，可能还有一些旋转和一些负面示例（非徽标）。您必须粗略地缩放整体图像，以便测试和训练示例大致按比例匹配。与花费大量时间搜索兴趣点并为学习和搜索创建描述符的SIFT或SURF不同，二元分类器将大部分负担转移到训练阶段，而您的测试或搜索将更快。

简而言之，级联将以这样的方式运行，即第一次测试将丢弃大部分图像。如果第一次测试通过，其他测试将遵循并完善。它们将是超快速的，仅包括每个点周围的平均强度比较。只有少数几个位置可以通过整个级联，并且可以通过其他测试进行验证，例如旋转关联例程。

因此，分类器是有效的，不仅因为它们可以快速检测到您的对象，而且因为它们也可以快速丢弃非对象区域。要阅读有关增强分类器的更多信息，请参阅以下openCV section。

Answer 2

此问题通常由徽标检测解决。有关类似的讨论，请参阅this。 模板匹配有许多可靠的方法。有关详细讨论，请参阅this或google。

但是从你的例子中我可以猜出以下方法可行。

1. 为搜索图片创建一项功能。它基本上有一个包围“CCTV”字样的矩形。因此，用于匹配文本信息的宽度，高度，角度和个性特征可能是合适的选择。 （或者您也可以使用具有“CCTV”的图像。在这种情况下，该方法不会是比例不变的。）

2. 现在搜索第一个detect矩形时。然后使用该角度修剪您的搜索空间，并使用图像变换将矩形与轴平行对齐。 （这应该考虑到轮换的需要）。然后根据步骤1中选择的功能，匹配文本内容。如果您使用单个字符功能，那么您的模板匹配步骤可能实质上是一个分类步骤。否则，如果使用image进行匹配，则可以使用cv :: matchTemplate。

希望它有所帮助。

Answer 3

符号定位比徽标定位更复杂，因为兴趣点几乎不能用于文档图像，例如建筑计划。许多会议涉及模式识别，每年都有许多新的符号识别算法，因此无法为您提供最佳方法。您可以查看IAPR会议：ICPR，ICDAR，DAS，GREC（图形识别研讨会）等。这些研究人员专注于这个主题：MRusiñol，JLladós，S Tabbone，JY Ramel，M Liwicki等。他们研究了几个改进符号定位的技巧，例如：vectorial signatures，graph based signature等等（查看谷歌学者的更多论文）。

开始一种新方法的一种简单方法是使用简单的形状，如线条，矩形，三角形，而不是一次匹配所有内容。

Answer 4

您的示例可以通过形状匹配（轮廓匹配）识别，比4分钟快得多。

为了获得良好的匹配，你需要很好的预处理和去噪。

示例可以找到http://www.halcon.com/applications/application.pl?name=shapematch