テンプレートマッチング



　画像の中から指定した部分画像（テンプレート）と似ている場所を探し出すことを、テンプレートマッチングというのですが、詳細は、次のＵＲＬを参照して下さい。

イメージングソリューション　テンプレートマッチング


プログラムは意外と単純で、計算は、統計的手法と全く同じです。

計算式（１）ＳＳＤは、テンプレート画像と、画像の画素の輝度値の差の自乗の総和を求めます。
完全に一致していれば、総和はゼロになります。

計算式（２）ＳＡＤは、差の絶対値の総和です。
これも、完全に一致すれば、総和はゼロになります。

計算式（３）ＮＣＣは、相関係数を求めて、似ているかどうかの判別をします。
相関係数の計算なので、似ているほど１に近い値になります。
完全に一致していれば、１になります。

計算式（４）ＺＮＣＣは、平均値が変化しても、一致しているかどうか判別が出来る計算式です。
計算そのものは、統計的手法分散と全く同じです。
相関係数なので、似ているほど１に近い値になります。
完全に一致すれば、１になります。

イメージソリューションのＺＮＣＣの計算式ですが、下図の（１）になっています。


（１）の通り素直にプログラムを組んだ場合、ルートと除算以外を、計算高速化の為、整数演算を行うと、ＩＮＴ６４を使用しても、オーバーフローします。
テンプレートの画像のサイズが小さければ、オーバーフローは発生しませんが、少しでもオーバーフローの危険性を小さくする対策をします。
そこで、（２）の計算にします。
／ＭＮは、最初に逆数にしておけば、計算は浮動小数点となりますが、乗算で行う事ができます。
シグマの計算は、ＩＮＴ６４を使用して、整数演算をして高速演算とします。
（２）の計算が、手順としては、統計的手法の正しい計算手順です。

相関係数Ｒの値は、０から１の間の値をとるのですが、相関係数Ｒの値が最大となる座標を探せば、その座標の画像がテンプレートと一番似ている場所となります。


　此処でダウンロード出来るプログラム例では、グレイ輝度変換をせず、三色カラーのまま行っていますので、 シグマは三色分計算し、ＭＮは三倍して、計算することになります。
プログラム例はは、ＳＳＤと、ＺＮＣＣの二つの例となっています。

　サンプルプログラムは、画像ファイルを開き、表示された画像にマウスカーソルを置き、左ボタンを押しながらドラッグして、画像を選択、ボタンを離すと、選択した部分がテンプレート画像として、左上に表示されます。
テンプレート画像が、検索画像の一部を使用するため、相関係数は完全一致である　1　になり　判定値は　ゼロとして検索されます。

　　　　 　template_matching.zip

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