双目视觉测量是建立在两台摄像机分别摄取的两幅图像对应基元的视差基础之上的，因此确定两幅图像中各基元之间的匹配关系是双目视觉测量系统最关键和极富挑战性的一步。立体匹配就是在两幅图像的匹配基元之间建立对应关系的过程。根据匹配基元的不同，立体匹配可分为区域匹配和特征匹配两类。稠密对应场往往呈规则分布，通常直接以图像像素网格为参照，不同网格之间邻接关系简单明了，易于描述，便于在立体匹配过程中利用。......
2025-09-30
基于形状模板的匹配算法提升视觉测量技术
【摘要】：1988年kass等人提出的基于能量函数的活动轮廓模型，即Snake模型，便是一种典型的自由式变形模板模型。Snake模型是一种有效地寻找目标轮廓的搜索算法，具有良好的提取、跟踪特定区域内目标边缘的能力，工作过程主要是利用能量最小化原理。实现Snake模型原型的算法通常十分复杂，曲线收敛速度慢且搜索范围有一定限制，因此许多学者提出了不同的算法，对经典Snake模型进行了改进。
模板匹配方法在计算机视觉和模式识别等领域中的应用也非常广泛，通常可以分为刚体形状匹配和变形模板匹配两大类。在刚体形状匹配中，原型模板通过平移、旋转和尺度化等简单变换达到和目标图像的匹配。但当目标形状发生较大变形时，结果往往不理想。通常将变形模型分为自由式变形模型和参数式变形模型。2025年kass等人提出的基于能量函数的活动轮廓模型（Active Contour Model），即Snake模型，便是一种典型的自由式变形模板模型。Snake模型是一种有效地寻找目标轮廓的搜索算法，具有良好的提取、跟踪特定区域内目标边缘的能力，工作过程主要是利用能量最小化原理。其能量函数定义为
式中，L为轮廓曲线；Eint为Snake模型的内部能量函数，保持Snake模型的连续性和光滑性；Eimage为关于输入图像的能量，表示边缘、线条的特征；Econ为赋予Snake模型的外部控制能量，体现了强加的外部约束条件。在给定初始轮廓后，正是在这三种能量的驱使下最终提取一条闭合的目标轮廓。实现Snake模型原型的算法通常十分复杂，曲线收敛速度慢且搜索范围有一定限制，因此许多学者提出了不同的算法，对经典Snake模型进行了改进。(https://www.chuimin.cn)
参数化的变形模板则使用通过确定先验形状，用少量的参数来表示模板，增强对图像中目标的捕捉范围和对目标的弱边界、凹陷区域或含噪图像的分割能力。通常通过引进非距离性的先验形状力场，避免曲线距离计算，减少模型复杂度，这样可以较好地解决传统活动轮廓模型的一些本质缺陷。在这里有两种方法用来表示参数化变形模板：①用参数化曲线的集合表示，模板的几何形状通过改变参数值而改变；②参数映射下的原型模板图像，它通过指定一个原型模板来描述一类目标的形状，该类目标的各种形状都是通过对原型进行参数映射而得到的，不同的参数值可以得到不同的形状。变形模板通过图像力动态调整参数达到和图像特征之间的交互作用。和主动轮廓模型相似，参数式变形模板用内部能量和外部能量的加权与构成的目标函数确定一个变形模板和给定图像中目标的匹配程度。
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