Une de calculer la somme des produits entre les

Une méthode de base de TemplateMatching  utilise un convolution masque(template), adapté à une caractéristique spécifique de l’image de recherche,que nous voulons détecter. Cette technique est  réalisée sur des images en niveau degris , La sortie de convolution sera le plus élevé aux endroitsoù la structure de l’ image correspond à la structure du masque, oùde grandes valeurs d’image se multiplient par les grandes valeurs demasque.Cette méthode est normalement mis enœuvre par la première collecte à une partie de l’image de recherche àutiliser comme modèle: Nous appellerons l’image de recherche S (x,y) , où (x, y) représentent les coordonnées de chaque pixel dansl’image de recherche .  le modèle T (x t ,y t ) , où (x t ,y t ) représentent les coordonnées de chaque pixel dans lemodèle.

 Le principe consiste à déplacer le centre du modèle T(x t , y t ) sur chaque (x, y) point dansl’image de recherche et de calculer la somme des produits entre lescoefficients de S (x, y) et T (x t ,y t ) sur toute la surface couverte par le modèle. Commetoutes les positions possibles du modèle par rapport à l’image derecherche sont pris en compte, la position avec le score le plusélevé est considérée la meilleure position. Ce procédé est parfoisappelé ” le filtrage spatial linéaire ” et lemodèle est appelé un masque filtrant.Par exemple, une façon de traiterles problèmes de traduction sur les images, en utilisantun modèle correspondant est de comparer les intensités des pixels , en utilisantla SAD ( Somme des différences absolues )mesure.

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Un pixel dans l’image de recherche àl’ aide des coordonnées (x s , y s ) aune intensité I s (x s , y s ) etun pixel dans la matrice de coordonnées (x t ,y t ) a une intensité I t (x t ,y t ) . Ainsi , la différence absolue dans les intensités des pixels est définicomme  Diff (x s , y s , x t ,y t ) = | I s (x s , y s ) -I t (x t , y t ) | . { Displaystyle SAD (x, y) = sum _{i = 0} ^ {T _ { text {lignes}}} sum _ {j = 0} ^ {T _ { text {cols}}} {{ texte {}} diff (x + i, y + j, i, j)}}La représentation mathématique del’idée de boucle à travers les pixels de l’image de recherche que noustraduisons l’origine du modèle à chaque pixel et de prendre la mesure SAD estla suivante:{ Displaystyle sum _ {x = 0} ^ {S_ { text {lignes}}} sum _ {y = 0} ^ {S _ { text {cols}}} {SAD (x, y)}}S lignes et S cols definitivement les lignes et les colonnes de l’image de la recherche et les rangées et les cols désignés par les lignes et les colonnes de l’image modèle, respectivement. Dans cette méthode, le score le plus bas SAD donne l’estimation pour la meilleure position du modèle dans l’image de recherche. Méthode simple à mettre en place et à comprendre, mais il est l’un des plus