3.Sum of Squared Differences(ssd)公式如下: 4.Normalized Cross Correlation(ncc)公式如下: 5.Sum of Hamming Distances(shd)公式如下: 公式5中的bit()的含义是像素转为二进制后含有多少个1,整个公式意思就是两张局部图先异或一下,然后统计所有像素二进制化后1的个数,取最少的那个就行了。 我只用matlab实现...
然后利用相似测度NCC(normalized cross correlation——归一化互相关),通过用双向最大相关系数匹配的方法提取出初始特征点对,用随机采样法RANSAC(Random Sample Consensus)剔除伪特征点对,实现特征点对的精确匹配。最后用正确的特征点匹配对实现图像的配准。本文提出的算法适应性较强,在重复性纹理、旋转角度比较大等较难...
自20世纪90年代初,Matlab通用参数控制库NCC(Normalized Cross-Correlation)引入以来,它已成为信号处理和图像处理中一种常用的方法。该方法在各种领域得到了广泛应用,如医学图像处理、计算机视觉等。波形相似参数nccmatlab作为NCC方法的一种重要扩展,提供了更加精确和高效的波形相似度计算,因此具有重要的研究价值。 二、波形...
模板匹配是一种基于图像相似性的技术,它通过将预定义的模板图像与目标图像进行比较,来定位模板图像在目标图像中的位置。通常,我们使用归一化互相关(Normalized Cross-Correlation, NCC)或平方差和(Sum of Squared Differences, SSD)等度量方法来计算模板图像和目标图像之间的相似性。 2. 准备用于模板匹配的图像和模板 ...
NK = NormalizedCrossCorrelation(origImg, distImg); disp('MNormalized Cross-Correlation = '); disp(NK); %Average Difference AD = AverageDifference(origImg, distImg); disp('Average Difference = '); disp(AD); %Structural Content SC = StructuralContent(origImg, distImg); ...
在计算机视觉领域,三维图像立体配准和融合是一项重要的任务。它涉及将多个视角下获取的图像进行配准,以获得一个准确的三维重建结果。本文将介绍基于SSD(Sum of Squared Differences)、SAD(Sum of Absolute Differences)和NCC(Normalized Cross Correlation)算法实现三维图像立体配准和融合的方法。
NK = NormalizedCrossCorrelation(origImg, distImg); disp('MNormalized Cross-Correlation = '); disp(NK); %Average Difference AD = AverageDifference(origImg, distImg); disp('Average Difference = '); disp(AD); %Structural Content SC = StructuralContent(origImg, distImg); disp('Structural ...
NC图像质量评估指标是指用于评估图像质量的一种指标,通常用于图像处理和计算机视觉领域。NC代表"Normalized Cross-Correlation",即标准化的互相关。这一指标通常用于比较两幅图像的相似性或匹配程度。在图像质量评估中,NC指标可以用来衡量一幅图像与原始图像之间的相似度,从而评估图像的失真程度或质量损失。
(Normalized Cross Correlation) ncc = 0; nccNumerator = 0; nccDenominator = 0; nccDenominatorRightWindow = 0; nccDenominatorLeftWindow = 0; %} % 计算模板和块间差的绝对值的和(SAD)作为结果 for (j = minr : maxr) for (k = minc : maxc) % SAD(Sum of Absolute Differences) blockDiff ...
20.2598MNormalized Cross-Correlation = 1.0009Average Difference = -0.6192Structural Content = 0.9496Maximum Difference = 103Normalized Absolute Error = 0.2061--- clc; clear all; close all;%Read Original&Distorted Images origImg = imread('.\OriginalImages\Lena.bmp'); distImg = imread...