論文の概要: Template Matching in Images using Segmented Normalized Cross-Correlation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.01286v1
• Date: Mon, 03 Feb 2025 11:58:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 14:59:23.585958
• Title: Template Matching in Images using Segmented Normalized Cross-Correlation
• Title（参考訳）: 分割正規化相互相関を用いた画像のテンプレートマッチング
• Authors: Davor Marušić, Siniša Popović, Zoran Kalafatić,
• Abstract要約: 提案アルゴリズムはテンプレート画像近似の事前計算に基づく。 提案アルゴリズムは、無視可能なNCC近似誤差で優れた計算性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: In this paper, a new variant of an algorithm for normalized cross-correlation (NCC) is proposed in the context of template matching in images. The proposed algorithm is based on the precomputation of a template image approximation, enabling more efficient calculation of approximate NCC with the source image than using the original template for exact NCC calculation. The approximate template is precomputed from the template image by a split-and-merge approach, resulting in a decomposition to axis-aligned rectangular segments, whose sizes depend on per-segment pixel intensity variance. In the approximate template, each segment is assigned the mean grayscale value of the corresponding pixels from the original template. The proposed algorithm achieves superior computational performance with negligible NCC approximation errors compared to the well-known Fast Fourier Transform (FFT)-based NCC algorithm, when applied on less visually complex and/or smaller template images. In other cases, the proposed algorithm can maintain either computational performance or NCC approximation error within the range of the FFT-based algorithm, but not both.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,画像におけるテンプレートマッチングの文脈において,正規化相互相関(NCC)アルゴリズムの新しい変種を提案する。 提案アルゴリズムはテンプレート画像近似の事前計算に基づいており、元のテンプレートを用いて正確なNCC計算を行うよりも、ソース画像との近似NCCのより効率的な計算を可能にする。 テンプレート画像から近似テンプレートを分割・マージ法によりプリ計算し、その結果、サイズが画素ごとの強度のばらつきに依存する軸方向の長方形セグメントに分解する。 近似テンプレートでは、各セグメントは、対応する画素の平均グレイスケール値を元のテンプレートから割り当てる。 提案アルゴリズムは、より視覚的に複雑な画像やより小さいテンプレート画像に適用した場合、よく知られたFast Fourier Transform (FFT)ベースのNCCアルゴリズムと比較して、無視可能なNCC近似誤差で優れた計算性能を実現する。 他の場合、提案アルゴリズムは、FFTベースのアルゴリズムの範囲内で計算性能またはNCC近似誤差を維持できるが、両方ではない。

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