模板匹配技术在图像识别中的应用

张高峰

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摘要：当前，图像识别的应用逐渐深入社会各行各业，对多样化的功能需求具有较强的适应能力，可以提供良好的信息收集与处理效果。模板匹配技术属于一种处理的额外技术分支，其能够利用计算机装置进行自动化求解，实现快速识别目标图像的效果。通过应用模板匹配技术，有利于图像识别的进一步应用，达到增强效率与处理质量的目标。本文首先分析模板匹配技术的基础概念，随后深入研究主要应用途径，最后阐述存在的问题和解决方案，以供参考。

关键词：模板匹配；图像识别；应用策略

引言：模板匹配基于计算机处理技术，其能够通过数据收集与识别流程进一步提高整体图像应用效果。合理的模板匹配应用有利于计算机识别率的提升，能够快速解决图像识别的痛点问题，达到良好的处理质量。通常情况下，匹配识别需要将多种差异化图像进行对比，并将已知内容带入到对应的模式中，达到原始识别的效果。因此，通过利用模板匹配技术，可以进一步强化图像识别的基础效率，降低出现问题的可能性，实现良好的应用质量。

一、模板匹配技术的基础概念

当前，图像识别属于工程分析的热门领域之一。在其应用的过程中，需要处理大量的信息数据，并根据对应的库存展开对比操作，实现高效率、高质量的识别目标。在这一流程中，模板匹配能够发挥良好的识别效果，并有利于后续的跟踪处理，可以进一步强化整体图像识别的质量，降低出现问题的概率。图像匹配通过将差异化内容进行分析与处理，实现传感器多层次应用的目标。同时，还需要将图像在坐标处理中进行定位，使其可以加入对应模式，有效应用基础算法进行处理。在其应用过程中，可以采用绝对差值的方式，简化基础相似度处理流程，大幅加强应用效率^[1]。还刻意利用不变矩策略进行识别，进一步强化基础旋转适应性。利用模板匹配技术，有利于提高图像识别的准确程度，并大幅加强抗干扰能力，具有可观的实用性程度。模板匹配技术整体计算需求规模较为庞大，但应用优点显著，可以适应简单图形如背景区域、汽车品牌、飞机处理等多方面内容，也可以匹配复杂化图像的处理，如字符自动识别、指纹精细化比对、人脸分析等。因此，合理采用模板匹配技术对图像识别具有重要的意义，需要进行深入研究，提高实施质量。

二、模板匹配技术在图像识别中的主要应用途径

模板匹配技术在图像识别中的主要应用原理为数学函数对应坐标搜索，因此需要将基础关系代入至数学模型内部，实行精细化处理，提高整体识别效果。在这一流程中，模板匹配技术能够显著加强图像识别质量，有利于整体处理效果的提升。但是，若干扰条件较为严重，或模板适应性不足，便会导致整体变动差异较大，不利于进一步开展识别操作。因此，需要采用针对性的数学工具，进一步明确条件对应的内容，降低干扰的负面影响。同时，还可以通过神经网络学习、模糊化处理、自适应控制方式等先进技术，进一步完善整体运算流程，降低出现问题的概率，实现良好的发展目标。

（一）条码识别应用

条码识别属于模板匹配技术的重要类型之一，其主要依靠变造币横竖的条码图像匹配，进一步贴合二维层次的灰度影像状态。随后，还需要结合基础计算模型，在对应的数轴层面进行匹配，达到最终处理效果。通过这一处理流程，能够显著增强工作效率，降低基础噪音产生的负面影响，避免发生匹配漏洞，导致结果可靠性下降^[2]。模板匹配技术在图像识别的条码处理流程中需要结合垂直方向的信息内容，对灰度的分布特征进行深入处理，使其能够达到等待匹配的效果，完善基础投影序列。随后，还需要对数据内容进行匹配，计算对应的相关数值，将其带入至投影区域内，达到上下滑动曲线的处理效果。经过这一处理流程后，便可以得出对应的位置数据结果，达到良好的匹配目标。在函数信息超过对应极限值的情况下，可以应用水平与垂直方向的整理流程，使其能够满足基础匹配条件，进一步完善样本图像的模板体系，达到有效处理的目标。通过深入应用分析可以发现，模板图像与目标处理图像的基础灰度曲线处于较为相似的状态，因此模板匹配能够在图像处理的流程中发挥强大的正面影响效果，有利于工作质量的提升。

（二）指纹识别应用

在指纹识别的流程中，图像处理占据了较为关键的工作部分。因此，结合模板匹配技术可以有效减少计算环节，进一步强化工作效率，实现高效率、高质量的处理目标。在指纹识别时，模板匹配需要针对M间隔状态进行点位搜索，并明确基础结果的水平层级，使其能够进一步提升整体匹配参考数据的准确性。随后，还需要针对参考值坐标的内容进行深入分析，确保其可以达到匹配要求，降低出现问题的概率。通过模板匹配处理，指纹识别可以实现良好的匹配点保存效果，避免出现意外丢失的现象。此外，在模板覆盖点位进行随机计算的过程中，需要将对应数据设定为特征突出类型，保证基础计算顺序符合标准，降低误差概率

^[3]。在计算流程结束后，需要舍弃固定阈值数据，将单调增长的对应数列设置在应用区域，使其能够符合舍弃标准，降低匹配数据外的点位应用率。通过采取此类处理方法，能够有效提高指纹识别的效率，使其能够应用在高速需求的对应场景，达到良好的识别目标。

（三）字符识别应用

针对字符识别需求，模板匹配技术可以采取精度符合标准、整体应用较为简易的方式进行操作，进一步提高图像识别的适应效果，有利于未来的基础发展。在识别过程中，模板匹配需要分析特征块状态，并提取基础加权模型，使其能够进行深入识别，降低出现错误的概率。在应用模型开展识别流程时，需要进一步明确模板的标准化程度，并结合特征加权分析模式，对字符内部的笔画数开展权限化计算。当权重程度较高时，可以对比中心内容，进行识别操作。若权限较低，则按照边缘化内容处理。通过这种处理流程可以有效匹配基础模板，进一步完善样本与标准内容的对比体系，达到良好的识别效果。此外，特征基础识别模板需要对字符进行切割，使整体方块规模一致化。因此，具有一定的数据改造性质，需求特征相对较低，能够达到良好的计算量缩减目标。

（四）不变矩图像匹配应用

模板匹配处理中，不变矩功能属于高度整合的特征匹配处理形式。其能够针对旋转尺度、基础灰度、平移情况进行畸变性分析，进一步完善基础数据识别效果，达到理想化的图像信息处理目标。因此，基于不变矩的匹配模式在整体图像识别流程中具有重要的影响地位。同时，采用合理的方式分析不变矩相关实验，有利于整体匹配效果的提升^[4]。因此，在实际应用流程中，需要针对图像的基础轮廓信息进行处理，并将其内容整合为对比数据，与相应的模板进行差异化分析。结合遗传算法的计算与应用，可以将不变矩阵以多样化的结合方式进行应用，包括尺度分析、旋转分析、平移分析等，进一步完善匹配体系，达到良好的处理目标。基于不变矩的图像匹配技术与常规算法对比，具有较为明显的优势，可以有效提高图像识别的效果，降低出现问题的概率。

结束语

综上所述，模板匹配技术在图像识别中具有重要的应用功能，通过深入研究相关形式，有利于增强应用原理的理解效果，进一步强化整体工作效率与质量，为图像识别的进一步推广打下坚实的基础。

参考文献：

[1]阮志毅. 数字图像处理在车牌识别中的若干应用[D]. 2016.

[2]程攀. 基于图像识别技术在变电站设备监测中的应用[J]. 电工技术, 2017(4).

[3]刘飞鹏, 沈希忠. 图像处理技术在车牌号识别领域中的算法改进[J]. 电视技术, 2016, 40(012):28-33.

[4]徐东昊, 杨柳, 曾骥,等. 图像识别技术在井架吊装运动测量中的应用[J]. 哈尔滨工程大学学报, 2017(11):1733-1738.