二维互相关(2D Cross-Correlation)是信号处理中常用的一种技术,特别是在图像处理领域。它用于衡量两个二维信号(例如图像)之间的相似度,通过滑动其中一个信号(称为“模板”或“核”)在另一个信号上,并在每个位置计算两个信号的乘积和来实现。结果是一个矩阵,其中的每个元素表示了模板在输入图像中对应位置时的相似度...
虽然卷积层得名于卷积(convolution)运算,但我们通常在卷积层中使用更加直观的互相关(cross-correlation)运算。在二维卷积层中,一个二维输入数组和一个二维核(kernel)数组通过互相关运算输出一个二维数组。 我们用一个具体例子来解释二维互相关运算的含义。如下图所示,输入是一个高和宽均为3的二维数组。我们将该数组...
优化的目标是最小化两个图像之间的差异度量,例如最小化归一化互信息(Normalized Mutual Information)或最大化互相关系数(Cross-Correlation Coefficient)。恶魔力(Demons Force)定义了变形场中每个像素点的位移方向和大小。它基于图像间的灰度差异,使得在配准过程中图像更加一致。广泛应用于医学影像领域,如MRI、CT等图像...
ylabel('Cross Correlation'); title('Cross Correlation between x and y'); 运行以上代码,将会得到一个交叉相关性的图像,其中横轴表示延迟(Lag),纵轴表示交叉相关性。 4. 交叉相关性的应用示例 4.1 信号延迟的估计 交叉相关性可以用于估计两个信号之间的时间延迟。通过计算信号之间的交叉相关性,并找到峰值点,我...
二维互相关(cross-correlation)运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核(kernel)数组,输出也是一个二维数组,其中核数组通常称为卷积核或过滤器(filter)。卷积核的尺寸通常小于输入数组,卷积核在输入数组上滑动,在每个位置上,卷积核与该位置处的输入子数组按元素相乘并求和,得到输出数组中相应位置的元素。图1展示了...
2D CORRELATION SPECTROSCOPY AND ITS APPLICATION IN VIBRATIONAL SPECTROSCOPY USING MATLABTomas PazderkaVladimir Kopecky
I'm trying to use 2d cross correlation between 1d dimensional frequency curves (frequencies between 6000 and 22000 Hz) to find if a template curve is present in a test one which is bigger: Template curve: Test curve: I'm willing to use two dimensional cross correl...
Is it possible to do a 2d cross correlation (xcorr2) in only one direction? I am trying to calculate the distance a froth has moved between two consecutive frames, but I'm only interested in the vertical ... 7年以上 前 | 1 件の回答 | 0 ...
On the template image(T1), perform auto correlation to find out the x and y cordinates i.e. (Txpeak, Typeak) of the peak point. On the Template image(T1) and Football game image(F1) , Perform cross correlation and find out the x and y cordinates i.e ( xpeak, ypeak )of the...
Notes_Matlab codes for calculating the correlation length of structural patterns from a 2D image Notes_Matlab codes for calculating the correlation length of structural patterns from a 2D imageCompared with solids, cellular materials are more lightweight ... C Zhao,Q Yu 被引量: 0发表: 2017年 ...