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gegenuber dem darunterliegenden Teilbild und markieren jene Stellen, an
denen das Template mit dem Teilbild ubereinstimmt oder ihm zumin-
dest ausreichend ahnlich ist. Naturlich ist auch das nicht so einfach, wie
es zunachst klingt, denn was ist ein brauchbares Abstandsmaß, welche
Distanz ist zulassig und was passiert, wenn Bilder zueinander gedreht,
skaliert oder verformt werden?
Wir hatten mit dem Thema Ahnlichkeit bereits im Zusammenhang
mit den Eigenschaften von Regionen in segmentierten Binarbildern (Ab-
schn. 11.4.2) zu tun. Im Folgenden beschreiben wir unterschiedliche
Ansatze fur das
Template Matching
in Intensitatsbildern und unsegmen-
tierten Binarbildern.
17
Bildvergleich
17.1 Template Matching in Intensitatsbildern
Zunachst betrachten wir das Problem, ein gegebenes Referenzbild
R
(
i, j
)
in einem Intensitats- oder Grauwertbild
I
(
u, v
) zu lokalisieren. Die Auf-
gabe ist, jene Stelle(n) in
I
(
u, v
) zu finden, an denen eine optimale
Ubereinstimmung der entsprechenden Bildinhalte besteht. Wenn wir
R
r,s
(
u, v
)=
R
(
u
s
)alsdasum(
r, s
) in horizontaler bzw. ver-
tikaler Richtung verschobene Referenzbild bezeichnen, dann konnen wir
das Template-Matching-Problem in folgender Weise zusammenfassen (s.
Abb. 17.1):
−
r, v
−
Gegeben sind ein Zielbild
I
und ein Referenzbild
R
. Finde den
Offset (
r, s
), bei dem die Ahnlichkeit zwischen dem um (
r, s
) ver-
schobenen Referenzbild
R
r,s
und dem davon uberdeckten Aus-
schnitt des Zielbilds maximal ist.
Zu klaren sind dabei drei Punkte:
Erstens
benotigen wir ein geeigne-
tes Maß fur die
”
Ahnlichkeit“ zwischen zwei Teilbildern,
zweitens
eine
w
I
Abbildung 17.1
Geometrie des Template Mat-
ching. Das Referenzbild
R
wird mit
dem Offset (
r, s
) uber dem Ziel-
bild
I
verschoben, wobei der Ko-
ordinatenursprung als Referenz-
punkt dient. Die Große des Zielbilds
(
w
I
× h
I
) und des Referenzbilds
(
w
R
× h
R
) bestimmen den maxima-
len Suchbereich fur den Vergleich.
(0
,
0)
u
R
0
,
0
s
Bild
I
r
w
R
Suchbereich
h
I
R
r,s
h
R
v
um (
r, s
) verschobenes Template
