第1期 郗安民等：基于自构建多窗体结构的多目标匹配算法 97 据单一，而单一判据很难无错判、无漏判、对复杂的 少图像处理工作量，降低图像处理难度.而且由于 目标特征与同样复杂的背景特征进行识别分类)]. 窗体的处理数据量相对较少，可以采用适应性强、鲁 因此需要对传统模板匹配算法进行较大改进，才有 棒性好的计算方法，提高目标识别系统的鲁棒性，以 可能满足要求.文献[8-11]采用的是通过二值化将 达到多目标检测的快速性和准确性要求。此外，由 目标同背景区分成黑白两块区域，消除目标的复杂 于窗体内的预定目标个数G∈[0,1]，因此可以采 特征，而后对二值化图进行匹配.这种方法较为简 用单一阈值和最大相似准则相结合的方法，有效地 便，但对实际情况中的光照情况估计不足，在光照 分辨匹配目标和背景干扰 较差的情况下，二值化处理无法区分目标与背景，反 但是，多窗体结构构建的参数完全来源于定位 而会损失有用信息，不利于识别本文提出了一种针 系统对系统状态的估计和传感器的感知机理的先验 对灰度图的基于自构建多窗体结构的多目标匹配算 知识来获得，限制了其适用范围，因此长期以来未得 法，成功地解决了以上问题 到重视和发展。而在实际芯片识别系统中，由于检 1 基于自构建多窗体结构的多目标匹配 测目标尺寸及分布并不确定，所以无法获得所需先 验知识，本文提出了一种新的多窗体结构的自构建 算法 方法，扩展了这一概念的适用范围 1.1多窗体结构 1.2多窗体结构的自构建 多窗体结构12]的概念最早在1983年由日本东 首先需要对芯片图像和模板图像分别进行二维 京大学提出，其实质是处理图像内包含许多预先估 投影.水平投影是将横坐标相等的图像点像素值进 计的可单独处理的矩形区域，每一个区域是一个“窗 行叠加，作为该行的水平投影结果；垂直投影是将纵 体”，每个窗体内预定目标个数G∈[0,1]，通过对 坐标相等的图像点像素值进行叠加，作为该列的垂 目标区域的图像处理，提取该区域存在的特征几何、 直投影结果，图1和图2分别是对一种芯片原图及 灰度等，进而完成目标的识别.多窗体结构可以减 其模板图像进行x向和y向投影的结果 (b) 图1原图水平(a)和垂直积分投影图(b) Fig.1 Horizontal (a)and vertical(b)projection of searching picture (b) 图2模板水平(a)和垂直积分投影(b) Fig.2 Horizontal (a)and vertical (b)projection of template据单一．而单一判据很难无错判、无漏判、对复杂的 目标特征与同样复杂的背景特征进行识别分类［7］． 因此需要对传统模板匹配算法进行较大改进‚才有 可能满足要求．文献［8—11］采用的是通过二值化将 目标同背景区分成黑白两块区域‚消除目标的复杂 特征‚而后对二值化图进行匹配．这种方法较为简 便‚但对实际情况中的光照情况估计不足．在光照 较差的情况下‚二值化处理无法区分目标与背景‚反 而会损失有用信息‚不利于识别本文提出了一种针 对灰度图的基于自构建多窗体结构的多目标匹配算 法‚成功地解决了以上问题． 1 基于自构建多窗体结构的多目标匹配 算法 1∙1 多窗体结构 多窗体结构［12］的概念最早在1983年由日本东 京大学提出．其实质是处理图像内包含许多预先估 计的可单独处理的矩形区域‚每一个区域是一个“窗 体”‚每个窗体内预定目标个数 G∈［0‚1］‚通过对 目标区域的图像处理‚提取该区域存在的特征几何、 灰度等‚进而完成目标的识别．多窗体结构可以减 少图像处理工作量‚降低图像处理难度．而且由于 窗体的处理数据量相对较少‚可以采用适应性强、鲁 棒性好的计算方法‚提高目标识别系统的鲁棒性‚以 达到多目标检测的快速性和准确性要求．此外‚由 于窗体内的预定目标个数 G∈［0‚1］‚因此可以采 用单一阈值和最大相似准则相结合的方法‚有效地 分辨匹配目标和背景干扰． 但是‚多窗体结构构建的参数完全来源于定位 系统对系统状态的估计和传感器的感知机理的先验 知识来获得‚限制了其适用范围‚因此长期以来未得 到重视和发展．而在实际芯片识别系统中‚由于检 测目标尺寸及分布并不确定‚所以无法获得所需先 验知识．本文提出了一种新的多窗体结构的自构建 方法‚扩展了这一概念的适用范围． 1∙2 多窗体结构的自构建 首先需要对芯片图像和模板图像分别进行二维 投影．水平投影是将横坐标相等的图像点像素值进 行叠加‚作为该行的水平投影结果；垂直投影是将纵 坐标相等的图像点像素值进行叠加‚作为该列的垂 直投影结果．图1和图2分别是对一种芯片原图及 其模板图像进行 x 向和 y 向投影的结果． 图1 原图水平（a）和垂直积分投影图（b） Fig．1 Horizontal （a） and vertical （b） projection of searching picture 图2 模板水平（a）和垂直积分投影（b） Fig．2 Horizontal （a） and vertical （b） projection of template 第1期 郗安民等： 基于自构建多窗体结构的多目标匹配算法 ·97·