VC数字图像处理：模板匹配与基本算法解析

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"VC数字图像处理基础教程主要涵盖了图像检测和模板匹配的概念，强调了图像分割和识别在计算机视觉中的挑战性。尽管人类视觉系统能够轻松处理复杂场景，但计算机实现这一功能仍然面临巨大困难，目前只有少数特定领域如OCR达到了实用水平。教程提到了三种基本算法：投影法、差影法和模板匹配。投影法通过在垂直方向对图像进行投影，以检测图像中具有明显特征的区域，例如从照片中找出华盛顿纪念碑的位置。通过二值化处理和投影，可以突出图像中纪念碑的列，从而识别其位置。这个教程适合初学者，旨在介绍基础的图像处理技术，用于解决特定问题，而非通用的图像分析。"

第 8 章图象的检测及模板匹配

图象的分割与检测识别实际上是一项非常困难的工作。很难说清楚为什么图象应该分割

成这样而不是那样。人类的视觉系统是非常优越的，它不仅包含了双眼，还包括了大脑，

可以从很复杂的景物中分开并识别每个物体，甚至可以毫不费力地跟上每秒好几十帧变化

的图象。举两个例子来说明一下人类视觉系统的优越性。

图 8.1 单词 THE 图 8.2 看不见的三角

图  是单词 ，这一点很容易看出来，但仔细观察一下，就会发现，图中少了很多线

条。在我们人类看来很简单的一件事，让计算机来做就很困难了。

图  中尽管没有任何线条，但我们还是可以很容易的看出中间存在着一个白色三角形。

计算机却很难发现。

由于人类在观察图象时适用了大量的知识，所以没有任何一台计算机在分割和检测真实图

象时，能达到人类视觉系统的水平。正因为如此，对于大部分图象应用来说，自动分割与

检测还是一个将来时。目前只有少数的几个领域如印刷体识别 自动识别达到了实用

的水平。

也许算是题外话，我们可以憧憬这样一种应用：基于内容的搜索。在一场足球比赛的录象

中，用户可以输入命令，由计算机自动搜索出所有射门的镜头并显示在屏幕上。目前，我

们能从一幅图象中获得的信息只是每个象素的颜色或灰度值，除此以外别无其它，完成上

述功能实在是太困难了。所以说解决图象分割和检测最根本的方法是在编码 成象时就给

予考虑。这也正是  及未来的视频压缩编码标准的主要工作。

正因为有上述的困难，所以我们今天要介绍的只是一些最基本，最简单的算法和思想，针

对也只能是一些具体而不是通用的应用。算法共有三个：投影法、差影法和模板匹配。

8.1 投影法

在介绍投影法之前，我先出一道题目，下面的这幅照片是著名的华盛顿纪念碑 我记得在

“阿甘正传”中曾经看到过它，怎样从图中自动检测到水平方向上纪念碑的位置。

仔细观察，不难发现，纪念碑上象素的灰度都差不多而且与众不同，如果我们选取合适的

阈值，做削波处理这里选  到 ，将该图二值化，如图  所示：

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