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1、模板匹配法：
在机器识别事物的过程中，常常需要把不同传感器或同一传感器在不同时间、不同成像条: .
1、模板匹配法：
在机器识别事物的过程中，常常需要把不同传感器或同一传感器在不同时间、不同成像条件下对同一景象获取的两幅或多幅图像在空间上对准，或根据已知模式到另一幅图像中寻找相应的模式，这就叫匹配。在遥感图像处理中需要把不同波段传感器对同一景物的多光谱图像按照像点对应套准，然后根据像点的性质进行分类。如果利用在不同时间对同一地面拍摄的两幅照片，经套准后找到其中特征有了变化的像点，就可以用来分析图中那些部分发生了变化；而利用放在一定间距处的两只传感器对同一物体拍摄得到两幅图片，找岀对应点后可计算岀物体离开摄像机的距离，即深度信息。
一般的图像匹配技术是利用已知的模板利用某种算法对识别图像进行匹配计算获得图像中是否含有该模板的信息和坐标；2、基本算法：
我们采用以下的算式来衡量模板T(m,n)与所覆盖的子图Sij(i,j)的关系，已知原始图像S(W,H)，如图所示：
或按渎冬S
利用以下公式衡量它们的相似性：
MV
D()=£^\S'T(m7n)]:
n=.
JWJVw\y詈
m■:nisI删■:野畫1iviisL打上述公式中第一项为子图的能量，第三项为模板的能量，都和模板匹配无关。第二项是模板和子图的互为相关，随(i,j)而改变。当模板和子图匹配时，该项由最大值。在将其归一化后，得到模板匹配的相关系数：
y⑴他仍汀⑷屮)
a■:
当模板和子图完全一样时，相关系数R(i,j)=1。在被搜索图S中完成全部搜索后，找出R的最大值Rmax(imjm)，其对应的子图Simjm即位匹配目标。显然，用这种公式做图像匹配计算量大、速度慢。我们可以使用另外一种算法来衡量T和Sij的误差，其公式为：
E(i、j)=£计算两个图像的向量