图像相关性SSD算法.docx
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图像相关性SSD算法
以下内容是图像相关性方面设计算法的大体思路：
图像相关性研究
1.初始化一个图像窗口
窗口构造中定义的字段：
fenetre.centre=[];%图像窗口中心位置坐标i,j
fenetre.taille=[];%窗口大小
fenetre.sommets=[];%四个顶点的位置坐标i,j
fenetre.h;%比例因子
fenetre.wind_coul%三色图像区域的窗口框架矩阵
fenetre.wind_coul（ :
:
1）→R
fenetre.wind_coul（ :
:
2）→V
fenetre.wind_coul（ :
:
3）→B
fenetre.wind_point%两个矩阵与窗口像素的横纵位置对应
fenetre.wind_point（ :
:
1）→像素的横坐标i
fenetre.wind_point（ :
:
2）→像素的纵坐标j
fenetre.wind_coul和fenetre.wind_point的字段将会被函数InitFen初始化，这个函数可以显示图像和选择图像区域.用户可以选择窗口的中心位置并手动确定其大小.中心，大小和位置将会被初始化:
.
[fenetre]=InitFen（fenetre,Image）;
figure
（2）
image（fenetre.wind_coul/255）
目的是要在另一幅图中找到一个窗口或图像的一局部。
我们将针对本研究，提供以下的书籍封面。
其他图像都是一样的，只是这些书发生了移动。
初始图像最后得到的图像效果
在原始图像中，我们用鼠标选择我们想要创立的窗口，见下列图中的蓝色方框。
在Matlab中，显示如下：
选择中心：
更新大小X（指数j）:
W<------X+---->C
更新大小Y（指数i）:
T<------Y+---->U
输出:
S
更新大小X（指数j）:
W<------X+---->C
更新大小Y（指数i）:
T<------Y+---->U
输出:
S
当按C时，窗口变长；
当按U时，窗口变宽；
当按S时，显示第二幅图像。
%%%%%%%%%%%%%%初始化图像窗口%%%%%%%%%%%%%%%
clearall
closeall
fichier1='acquisition160.jpg';
x1=imread（fichier1）;
figure
（1）
imshow（x1）;%示原始图像
fenetre.centre=[];
fenetre.taille=[];
fenetre.sommets=[];
fenetre.niv=4;
fenetre.h=0.5;
[fenetre]=InitFen（fenetre,x1）;%创立窗口
figure
（2）
image（fenetre.wind_coul/255）;%显示带窗口的图像
pause
用户选择的参考窗口
2.相关
我们测量一下原窗口与下面图像局部的差异。
一种方法：
f:
图像方程
g:
参数窗口方程
f和g函数代表图像颜色，因此我们有3局部〔RVB三色的概率〕.
f=（fr,fv,fb）etg=（gr,gv,gb）.当SSD最小时，我们得到（u*,v*）的最正确答案：
SSD函数为了实现彩色图像的功能，并提出一种算法来跟踪图像序列中的一个对象。
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%相关%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
min=1e8;
fichier2='acquisition165.jpg';
x2=imread（fichier2）;
fenetrei=fenetre;
xx=fenetrei.centre
（1）
yy=fenetrei.centre
（2）;
fori=1:
1:
20
fenetrei.centre
（1）=fenetrei.centre
（1）-1;
fenetrei.centre
（2）=yy;
forj=1:
1:
20
fenetrei.sommets=[];
fenetrei.centre
（2）=fenetrei.centre
（2）-1;
[fenetrei]=InitFen（fenetrei,x2）;
figure（3）
clf;
image（fenetrei.wind_coul/255）
%pause（0.05）
%%%%%%%%%%相关计算%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
f1=fenetre.wind_coul（:
:
1）;
f2=fenetre.wind_coul（:
:
2）;
f3=fenetre.wind_coul（:
:
3）;
g1=fenetrei.wind_coul（:
:
1）;
g2=fenetrei.wind_coul（:
:
2）;
g3=fenetrei.wind_coul（:
:
3）;
[n,m]=size（f1-g1）;
sommefg=（f1-g1）.^2+（f2-g2）.^2+（f3-g3）.^2;
SSD（i,j）=sum（sum（sommefg））;%计算SSD
ifSSD（i,j）fenetremin=fenetrei;%测试为了找到SSD的最小值
min=SSD（i,j）;
end
end
end
%%%%%%%显示相关矩阵图像〔非标准〕%%%%%%%%
figure（4）;
meshc（SSD）;
%%%%%%%%%%显示相关图像误差%%%%%%%%%
erreur（:
:
1）=abs（fenetre.wind_coul（:
:
1）-fenetremin.wind_coul（:
:
1））;
erreur（:
:
2）=abs（fenetre.wind_coul（:
:
2）-fenetremin.wind_coul（:
:
2））;
erreur（:
:
3）=abs（fenetre.wind_coul（:
:
3）-fenetremin.wind_coul（:
:
3））;
figure（5）;
imshow（erreur/255）;
相关图像误差
3.标准相关
两幅图像之间亮度变化的方程：
G（i,j）=a.f（i,j）+b
标准方程如下：
证明 :
Donc
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%标准相关%%%%%%%%%%%%%%
f1=mean（mean（fenetre.wind_coul（:
:
1）））;
f2=mean（mean（fenetre.wind_coul（:
:
2）））;
f3=mean（mean（fenetre.wind_coul（:
:
3）））;
Sf=sqrt（（fenetre.wind_coul（:
:
1）-f1）.^2+（fenetre.wind_coul（:
:
2）-f2）.^2+（fenetre.wind_coul（:
:
3）-f3）.^2）;
fchapo1=（fenetre.wind_coul（:
:
1）-f1）./Sf;
fchapo2=（fenetre.wind_coul（:
:
2）-f2）./Sf;
fchapo3=（fenetre.wind_coul（:
:
3）-f3）./Sf;
fichier2='acquisition165.jpg';
x2=imread（fichier2）;
%%%%%%%%x2亮度转型显示%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%x3=f（x2）%%%%%%%%%%%%%%%%%%
a=1.2;
b=20;
x3=a.*x2+b;
fenetrei=fenetre;
xx=fenetrei.centre
（1）
yy=fenetrei.centre
（2）;
fori=1:
20
fenetrei.centre
（1）=fenetrei.centre
（1）-1;
fenetrei.centre
（2）=yy;
forj=1:
20
fenetrei.sommets=[];
fenetrei.centre
（2）=fenetrei.centre
（2）-1;
[fenetrei]=InitFen（fenetrei,x2）;
[fenetrej]=InitFen（fenetrei,x3）;
figure（6）
clf;
figure（7）
clf;
%%%%%%%%%%%计算标准相关%%%%%%%%%%%%%%
g1=mean（mean（fenetrei.wind_coul（:
:
1）））;
g2=mean（mean（fenetrei.wind_coul（:
:
2）））;
g3=mean（mean（fenetrei.wind_coul（:
:
3）））;
Sg=sqrt（（fenetrei.wind_coul（:
:
1）-g1）.^2+（fenetrei.wind_coul（:
:
2）-g2）.^2+（fenetrei.wind_coul（:
:
3）-g3）.^2）;
gchapo1=（fenetrei.wind_coul（:
:
1）-g1）./Sg;
gchapo2=（fenetrei.wind_coul（:
:
2）-g2）./Sg;
gchapo3=（fenetrei.wind_coul（:
:
3）-g3）./Sg;
sommefg=（fchapo1-gchapo1）.^2+（fchapo2-gchapo2）.^2+（fchapo3-gchapo3）.^2;
SSD（i,j）=sum（sum（sommefg））;
ifSSD（i,j）fenetremin=fenetrei;
min=SSD（i,j）;
end
end
end
%%%%%%%%%%%%%%显示测试结果%%%%%%%%%%%%%%%%
figure（8）;
meshc（SSD）;
标准相关
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