模板匹配BLOCK MATCHING

因为在三维变换协通滤波中用到了模板匹配，因此照着维基百科进行了基础的学习，算是整理，也算是翻译吧

简介

模板匹配算法是用区域块匹配，主要用来做视频图像中的运动估计，可以去除图像序列时间冗余性（背景一般是不变化的）。模板匹配包括图像快分割以及比较操作，建立运动向量用来表示不同帧中某一块的位移信息。

搜索区域对于一个好的匹配至关重要，定义为搜索参数p，指某一图像块在下一帧可能移动的位置区域。显然p越大，搜索区域越广，搜索效果越好，但计算量增大。一般p=7个像素，图像块大小16像素。



运动估计

运动估计是将两维图像变换用运动向量来描述，运动向量可以用来描述全局或者局部的变化，例如平移、旋转等。将运动向量用于估计一副图像到另一幅图像的变化称为运动补偿，将运动估计以及运动补偿相结合是解决视频压缩的重点。

相似度评价方法

1.Mean difference



2.Mean square error



3.PSNR 用来评价运动补偿的准确性



常用算法

1.Exhaustive Search

全局搜索，故名思意，搜索区域为整幅图像，因此匹配效果最好，计算量过大。

2.(Optimized hierarchical block matching)OHBM

采用图像金字塔的方式减少计算量

3.Three Step Search(TSS)

①从中心开始搜索

②设置步长为s=4，搜索参数p=7

③以中心为起点以±s为步长搜索8个区域

④找到相似度最高区域，并设为新的搜索中心

⑤s=s/2

⑥重复搜索直至s=1

对于15*15图像，p=7，ES法需要匹配225次，TTS只需要25次

4.Two Dimensional Logarithmic Search（TDLS）

与TSS方法类似，主要区别在于只有目前的搜索中心是相似度最高的区域时（即这次计算没有更换搜索中心）， s=s/2

采用了更大的搜索区域，因此运动估计更加准确。

5.New Three Step Search(NTSS)

TSS法的缺点就是容易丢失微小运动，NTSS是其改进方法，也是最早被广泛使用的算法。

①从中心开始搜索

②同时以±s=4的8个区域以及±s=1的8个匹配的匹配

③如果相似度最高在原点，不改变搜索位置

④如果相似度最高出现在s=1的8个区域，选择该点为搜索中心，并在附近寻找最佳匹配点，重新搜索

⑤如果相似度最高出现在s=4的9个区域（含原点）并设置该点为搜索中心

⑥s=s/2，重复步骤，直至s=1

未完待续.......