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一种简化、高效的NCC图像匹配算法


一种简化、高效的 NCC 图像匹配算法 摘 要 归一化的相关相似性度量函数(Normalized cross correlation, NCC) 图像匹配技术在电网在线监测中有着广泛的应用,然而运算量大,复杂度高,硬 件实现困难。本文针对电力检测环境固定的特点,提出一种简化的 NCC 算法。 该方法通过查找表实现 NCC 分母中的复杂运算,在一个匹配运算中可以减少 1 次开根号运算、2m× n 次乘法运算和 2m× n 次加法运算,大大降低算法复杂度。 仿真结果表明简化的 NCC 算法在背景有限变化范围时是一种有效的匹配算法, 但是当背景环境的变化过于剧烈时,其鲁棒性有待考验。对于户内高压电力设备 的图像识别应用, 本文方法具有一定局限性,适合于背景环境变化范围不大的场 合;但是对于户外高压电力设备的图像识别,具有广阔的应用前景。 关键词 图像匹配;相关度量;硬件实现 0 引言 随着我国电网规模的扩大,安全运行成为电网管理中最为重要的问题之一, 而要实现该目标, 原有的人工定期巡检已经不能满足发展的需求,因此电力在线 检测技术近年来得到快速发展。 图像识别技术作为实时监控和故障诊断的一项重 要技术, 在未来电力在线检测中有着重要的应用价值。图像匹配作为图像识别中 一项可靠使用的技术, 也是电力检测无人化中的一项基础技术,因此其研究有着 重要的意义。 图像匹配技术大致分为三类:基于像素的图像匹配方法,基于特征的图像匹 配方法和基于模型的图像匹配方法。其中基于像素的图像匹配方法运算量大,但 可实现性强,并且可靠性高。基于特征的图像匹配方法,由于提取了图像的显著 特征,因此匹配运算量小,速度快,但匹配之前的运算量比较大。基于模型的图 像匹配方法只适用于非刚体图像,因此应用范围有限。 针对电力系统对可靠性要求比较高的特点, 本文选取了基于像素的匹配方法 作为研究对象。 基于像素的匹配方法是最早发展起来的图像匹配技术,利用图像 的灰度信息来计算图像的相似程度,核心在于相似度函数的选择。较早使用的相 似度量函数是由 Barnea 和 Silverman 提出序列相似性检测算法( Sequential similarity detection algorithm, SSDA) ,它克服了一般模板匹配算法计算量大的 缺点, 从而提高了匹配速度, 并且算法比较简单, 易于实现。 Svedlow 和 McGillem 等人提出了交叉相关(Cross correlation, CC)相似性度量函数,但由于 CC 算 法 容易受灰度变化的影响,Rosenfeld 和 Kark[4]提出了归一化的交叉相关相似 性度量函数(Normalized cross correlation, NCC) 。NCC 算法成为目前广为应用 的图像匹配算法。 NCC 算法虽然具有很多优点,且发展比较成熟。但运算量大,实现难度高, 使得在硬件实现时极为困难,并且占用资源较多。本文基于 NCC 算法,针对电 力在线检测的特点,对其进行优化。本文提出的算法,在尽量减少性能影响的前 提下,降低硬件实现时系统的复杂度和成本。 1 NCC 算法简介 4 结论 本文针对电力系统图像识别在线检测时所用的 NCC 算法,存在运算量大、 复杂度高与硬件实现困难等问题,提出了一种简化的 NCC 算法。通过在查找表 中查询分母值,可将经典 NCC 算法中的分母的复杂运算简化。该方法在一个匹 配运算中可以减少 1 次开根号运算 2m× n 次乘法运算和 2m× n 次加法运算,提高 了算法效率,节省了硬件资源,降


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