归一化互相关(Normalized Cross Correlation)是一种常用的基于模板匹配的图像特征识别方法。它主要用于计算两个图像之间的相似度,以找出可能存在的物体位置。 此外,归一化互相关还可以用于图像对齐,图像拼接和图像分割等任务。它的工作原理是通过精确计算将模板图像与原图像之间的相似性,以计算出两张图像之间的相似度。
双目立体匹配——归一化互相关(NCC) 归一化相关性,normalization cross-correlation,因此简称NCC,下文中笔者将用NCC来代替这冗长的名称。 NCC,顾名思义,就是用于归一化待匹配目标之间的相关程度,注意这里比较的是原始像素。通过在待匹配像素位置p(px,py)构建3*3邻域匹配窗口,与目标像素位置p'(px+d,py)同样构建邻...
归一化互相关可用于确定如何通过平移图像之一来对齐或配准图像。 步骤1:读取图片 onion = imread('onion.png'); peppers = imread('peppers.png'); imshow(onion) figure, imshow(peppers) 步骤2:选择每个图像的子区域 选择相似的区域很重要。图像sub_onion将是模板,并且必须小于图像sub_peppers。您可以使用...
归一化是指,将数据等比例地缩放,使它们范围内的值分布在0和1之间。因此,归一化互相关系数提供了一个范围在-1和1之间的相似度量,其中-1表示完全不相关,1表示完全相关。 计算归一化互相关系数的方法是先计算两个变量之间的协方差,然后将结果除以它们各自的标准差的乘积。 协方差是表示两个变量之间关系的统计量,...
1 互相关系数 如果你知道互相关系数,那么你就能很好的理解归一化互相关系数。 相关系数的计算公式如下: r(X,Y)=Cov(X,Y)Var(X)Var(Y) 公式中的X,Y分别表示两个图片,Cov(X,Y)表示两个图片的协方差,Var(X)表示X自身的方差; 2 归一化互相关NCC ...
归一化互相关法在计算互相关结果之前,将每个信号除以其自身的幅度的平方根。这样,归一化后的信号幅度均为1,消除了幅度对互相关结果的影响。归一化互相关法的计算结果更为准确,能够更准确地评估信号之间的相似度。 互相关法和归一化互相关法在实际应用中具有广泛的应用价值。它们可以用于音频信号处理、图像处理、医学...
归一化相关性,normalization cross-correlation,因此简称NCC,下文中笔者将用NCC来代替这冗长的名称。 NCC,顾名思义,就是用于归一化待匹配目标之间的相关程度,注意这里比较的是原始像素。通过在待匹配像素位置p(px,py)构建3*3邻域匹配窗口,与目标像素位置p'(px+d,py)同样构建邻域匹配窗口的方式建立目标函数来对匹配...
本次的内容主要讲解NCCNormalized cross-correlation归一化互相关。 两张图片是否是同一个内容,现在深度学习的方案自然是用神经网络,比方说:孪生网络的架构做人面识别等等; 在传统的非参数方法中,常见的也有相关系数等。我在上一片文章voxelmorph的模型的学习中发现,在医学图像配准任务(不限于医学),衡量两个图片相似的...
归一化互相关系数（NCC）将两张大图像分割成多个小图像块，然后对每个小图像块计算相关系数，并取平均值。具体步骤如下：计算协方差（Covariance）和方差（Variance）的公式，如下：其中，-1表示取逆矩阵。对于代码实现，直接遍历计算效率较低，因此采用矩阵运算方法更为高效。NCC损失函数的代码逻辑需要理解...
双目立体匹配——归一化互相关（NCC）双⽬⽴体匹配——归⼀化互相关（NCC） 归⼀化相关性，normalization cross-correlation，因此简称NCC，下⽂中笔者将⽤NCC来代替这冗长的名称。 NCC，顾名思义，就是⽤于归⼀化待匹配⽬标之间的相关程度，注意这⾥⽐较的是原始像素。通过在待匹配像素...