1.算法运行效果图预览

2.算法运行软件版本

MATLAB2022a

3.部分核心程序

...........................................................................
%选择移动个数
N        = 2;% 选择移动个数
% 读取模板图像和第一幅子图像
Images0  = imread([num2str(17-N),'.jpg']);
% 将子图像转换为双精度类型
Images0  = func_convert(Images0);
Template = imread('match.jpg');
% 将匹配模板图像转换为双精度类型
Template = func_convert(Template);
% 获取匹配模板图像的行数和列数
[R,C]    = size(Template);% 初始化相似性度量值数组
for j = 1:16% 循环进行图像匹配
    j
    %移动
    % 移动子图，选择下一幅子图像
    index    = 16-N+j;
    if index > 16;
       index = index-16;
    end
    Images0  = imread([num2str(index),'.jpg']);
    Images0  = func_convert(Images0);% 将子图像转换为双精度类型
    % 调用 func_Orientation_codes 函数计算匹配模板图像和子图像的方向码直方图特征
    f1 = func_Orientation_codes(Template);% 计算模板图像的方向码直方图特征
    f2 = func_Orientation_codes(Images0);% 计算子图像的方向码直方图特征
    f  = [f1;f2]';
    % 计算相似性度量值
    for i = 1:16
        d(i) = 1-sum(abs(f1(i)-f2(i)))/(max(f1(i),f2(i)));     
    end
    d2(j) = mean(d);
    pause(0.1);
end
% 对于 j=16 的相似性度量值需要放到数组的开头，使得曲线绘制时顺序正确
d3(1)=d2(16);
d3(2:16)=d2(1:15);
% 绘制相似性度量值曲线
figure;
plot(0:15,d3,'b-o')
axis([0,15,0.5,1.2]);
grid on;
title('相似性度量值曲线');
03_016m

4.算法理论概述

模板匹配是一种常见的计算机视觉方法，用于在一幅图像中寻找指定的模板。它在目标检测、图像识别、物体跟踪等领域中有广泛的应用。基于方向编码的模板匹配算法是一种改进的模板匹配方法，它通过将图像转化为方向编码的形式，实现了更加高效和准确的模板匹配。本文将详细介绍基于方向编码的模板匹配算法，包括数学原理、实现过程以及应用领域。

本文选用方向码[7]作为特征来计算出近似的旋转角度和进行基于像素点的匹配，整个匹配分两步进行。首先计算出模板和模板覆盖下的子图的方向码图像，在此基础上得到模板和子图的方向码直方图，移动子图方向码直方图，每移动一次计算二者直方图之间的相似程度，若相似性度量值大于预先规定的阈值，则子图的左上角像素点就被选为候选的匹配点，旋转角度依据直方图的移动次数估算得出。然后在每一个匹配候选点上，根据第 1 步中得出的近似旋转角度旋转模板后，得到旋转后的模板方向码图像，再计算子图和模板间的相似程度，最相似的匹配点通过综合第 1 步和第 2 中得到的相似性度量值得出。第 1 步中估算出的旋转角度排除了对每一个侯选匹配点按各个可能的方向进行旋转的必要，从而加快了匹配速度。

算法的流程图如下图所示：