※ 引述《windows2k (KERORO军曹)》之铭言： : 以下这个方法通常只是理论上可以实行, 做起来就囧了 : 可以把二维的字串看作是影像, : 原来的问题就变成从一张影像当中, 找到一致性的 pattern : 定义 SSE = Sum of Square Error, : SSE = sigma (Image[x+i][y+j] - pattern[i][j]) ^ 2 : i = 1...p, j = 1...q : p和 q 是 pattern的高和宽 x,y 可以看作是搜索的起点 : 只要找到 SSE = 0 的区块, 就表示两个部份是一样的 : 我们可以将 SSE 重新改写成 : SSE = sigma (Image[x+i][y+j] ) ^ 2 + sigma (pattern[i][j]) ^ 2 : i, j i,j : - 2* sigma Image[x+i][y+j] * pattern[i][j] : i,j : 前面两项可以经由预处理做掉. : 後面 Convolution的部份,可以交由 FFT 先将资料转至频率空间 : H[i] = F[i] * G[i] : 再经由 Inverser FFT 转回来得到每个点的convolution. : 不过, 这没有比较快, 加上可能有浮点误差的问题存在 : 只是提供一种不同的作法, 听听就算了 XD 恩恩..好像有听老师教过褶积的方法.. 不过好像有另外一个比较简单..相关系数法(Normalized Cross-Correlation) 假设A为目标影像(小影像)、B为搜寻影像(大影像) 而要在B影像中找出与A最有相关性的位置 其公式如 http://140.116.80.230/ncc.jpg 以下面为例: A B 12 512 34 234 442 首先先计算 A的平均=(1+2+3+4)/4=2.5 (1,1) : B'影像: 51 23 B'的平均=(5+1+2+3)/4=2.75 分子=(1-2.5)*(5-2.75)+(2-2.5)*(1-2.75)+(3-2.5)*(2-2.75)+(4-2.5)*(3-2.75) =-2.5 分母=( ((1-2.5)^2 +(2-2.5)^2 +(3-2.5)^2 +(4-2.5)^2 )* ((5-2.75)^2+(1-2.75)^2+(2-2.75)^2+(3-2.75)^2) ) ^ (0.5) =6.614 →C=分子/分母=-0.377964473 (1,2) : B'影像: 12 34 B'的平均=(1+2+3+4)/4=2.5 分子=(1-2.5)*(1-2.5)+(2-2.5)*(2-2.5)+(3-2.5)*(3-2.5)+(4-2.5)*(4-2.5) =5 分母=( ((1-2.5)^2+(2-2.5)^2+(3-2.5)^2+(4-2.5)^2 )* ((1-2.5)^2+(2-2.5)^2+(3-2.5)^2+(4-2.5)^2) ) ^ (0.5) =5 →C=分子/分母=1→C=1表示此处两影像100%相同,C=-1代表者100%不同,同如底片 (2,1) : B'影像: 23 44 B'的平均=(2+3+4+4)/4=3.25 分子=(1-2.5)*(2-3.25)+(2-2.5)*(3-3.25)+(3-2.5)*(4-3.25)+(4-2.5)*(4-3.25) =3.5 分母=( ((1-2.5)^2+(2-2.5)^2+(3-2.5)^2+(4-2.5)^2 )* ((2-3.25)^2+(3-3.25)^2+(4-3.25)^2+(4-3.25)^2) ) ^ (0.5) =3.708 →C=分子/分母=0.943879807 (2,2) : B'影像: 34 42 B'的平均=(3+4+4+2)/4=3.25 分子=(1-2.5)*(3-3.25)+(2-2.5)*(4-3.25)+(3-2.5)*(4-3.25)+(4-2.5)*(2-3.25) =3.5 分母=( ((1-2.5)^2+(2-2.5)^2+(3-2.5)^2+(4-2.5)^2 )* ((3-3.25)^2+(4-3.25)^2+(4-3.25)^2+(2-3.25)^2) ) ^ (0.5) =3.708 →C=分子/分母=-0.404519917 ----------------------------------------------------------------------------- 上述是影像匹配的方法...不过如果用在英文字母我想应该也是ok的~~ 把字母视为Ascii一样可以处理.... 呼..打好久..不知道有没有打错~"~ 有错..请大大多多包含了^^ --

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