經(jīng)過粗匹配后，在匹配的每一個候選點上，首先利用異形橋梁模板的信息，包括Edge、參數(shù)k和B，在子圖上對應(yīng)得到一組同心等勢線上的點，然后使用這些對應(yīng)點與異形橋梁模板做相關(guān)性計算，其次在子圖上將前一次的坐標做旋轉(zhuǎn)s坐標變換得到一組新的坐標，再用這些點與橋梁模板做相關(guān)性計算，如此循環(huán)下去，共循環(huán)(36ois-i>次，最后取相關(guān)性的最大值作為該候選點的相似度。通過遍歷所有的候選點，選取相似度最大的值，即為最終獲得的匹配位置。
實驗主要針對4種類型變化的圖像測試所提算法，如出現(xiàn)旋轉(zhuǎn)、光照變化、對比度變化及加入高斯噪聲。圖3為含有異形目標的橋梁模板圖像，圖4為其基于輪廓同心等勢線上的點構(gòu)成的有效異形匹配橋梁模板。圖5為不同角度的旋轉(zhuǎn)圖像。
特別地，圖5(a)顯示其中僅僅出現(xiàn)旋轉(zhuǎn)，圖5(b)顯示在出現(xiàn)旋轉(zhuǎn)的情況下增加了高斯噪聲，圖5(c)和圖5(d)顯示圖像出現(xiàn)亮度和對比度的變化，同時伴隨著目標對象的旋轉(zhuǎn)。在以上不同情況下，所提算法能夠準確地定位。
橋梁模板圖像的大小為64x64，不規(guī)則區(qū)域包含像素數(shù)為1151，異形橋梁模板由圖4中同心等勢線上的點構(gòu)成，待匹配圖大小為128x128。為了檢驗算法的準確性和魯棒性，針對幾組類型的變化和干擾做了實驗，實驗結(jié)果顯示在圖像中加入適量的高斯噪聲，噪聲在[[0,12dB]之間能夠很準確地匹配，具有一定抗噪聲影響。對于亮度和對比度的變化，從實驗的數(shù)據(jù)來看，根據(jù)亮度變化等式:九=f+255xd1100，de[-26%,100%]之間時都能完全匹配，而根據(jù)對比度變化等式:f=f+(f-f}g)xd/100，能夠成功地匹配區(qū)間de[-99%,18%]。實驗還使用了12dB的高斯噪聲分別加上50%的亮度變化和100%的亮度變化，也能成功匹配。http://www.xajhaf.com
