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Template matching based on rank-order operations

机译：基于排名操作的模板匹配

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摘要

Abstract: Linear correlation techniques are useful approaches for template matching. However, they are computationally intensive since large numbers of multiplications are involved in their calculation. This paper introduces a family of rank-order-based criteria (ROBC) which are multiplier free and do not depend on the local average of the image/template. The most primitive member of this family has properties analogous to the properties of the normalized linear correlation. Hence, we call it normalized min-max cross-correlation (NMCC). Experimental results are presented that describe the performance of the introduced criteria in the presence of Gaussian and impulsive noise. These experiments show that the NMCC features sharp and robust indications in the presence of Gaussian noise. Other members of the ROBC family with more rank order terms also are robust with respect to impulsive noise. !17
机译：摘要：线性相关技术是模板匹配的有用方法。但是，由于它们的计算涉及大量乘法，因此它们的计算量很大。本文介绍了一系列基于排名的标准（ROBC），这些标准无乘数，并且不依赖于图像/模板的局部平均值。该族中最原始的成员具有类似于归一化线性相关性的属性。因此，我们称其为归一化的最小-最大互相关（NMCC）。提出了实验结果，描述了在存在高斯噪声和脉冲噪声的情况下引入标准的性能。这些实验表明，在存在高斯噪声的情况下，NMCC具有清晰而鲁棒的指示。 ROBC系列的其他成员具有更多的等级顺序术语，在脉冲噪声方面也很强大。 ！17

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