互相关(Cross-Correlation)公式定义如下: Output(x,y) = \sum_{i=0}^{d} \sum_{j=0}^{d} I(i+x,j+y) \times K(i,j) \tag{1} 其中 Ouput(x,y)为Cross-Correlation变换后索引位置为(x,y)的数值 I表示原始图像 K表示kernel d表示kernel size 减1 注意:如果在计算过程中需要做PAD,那么I表...
互相关函数(Crosscorrelation function)是信号处理中常用的一种方法,用于衡量两个信号之间的相似性,在Python中,我们可以使用numpy库中的correlate函数来计算两个信号的互相关,本文将详细介绍如何使用Python实现互相关函数,并通过实例进行演示。 (图片来源网络,侵删) 互相关函数的定义 互相关函数是用来衡量两个信号之间的...
互相关函数(Cross-correlation)是一种用于衡量两个信号之间相似性的方法。在信号处理、图像处理、模式识别等领域中,互相关函数常常被用于寻找信号的相似性和匹配特征。本文将介绍互相关函数的计算方法和应用,并使用Python代码进行示例演示。 1. 互相关函数的定义 互相关函数可以看作是两个信号的卷积函数,其中一个信号经...
正如卷积有线性卷积(linear convolution)和循环卷积(circular convolution)之分;互相关也有线性互相关(linear cross-correlation)和循环互相关(circular cross-correlation)。线性互相关和循环互相关的基本公式是一致的,不同之处在于如何处理边界数据。其本质的不同在于它们对原始数据的看法不同。通过这篇文章,我想整理一下...
自相关函数(autocorrelation function)是用来衡量统一信号在不同时刻取值的相关程度。通过这种分析,可以分析出信号中的噪声并加以去除;或者从畸变的波形中分离出基波和谐波等。可以将时移前后的信号当成两个信号分析。这是仿真理解demo。 互相关函数 互相关函数(crosscorrelation function)用来衡量两个信号之间的相关程度和...
数学原理 在数字信号处理中,相关(correlation)可以分为互相关(cross correlation)和自相关(auto-correlation). 互相关是两个数字序列之间的运算;自相关是单个数字序列本身的运算,可以看成是两个相同数字序列的互相关运算.互相关用来度量一个数字序列移位后,与另
互相关函数(cross-correlation function)是描述两个信号相似性的一种度量方法,给定两个信号x和y,它们的互相关函数R_xy(τ)定义为: R_xy(τ) = ∫ x(t) * y(t+τ) dt τ表示信号y相对于信号x的延迟时间,互相关函数的最大值表示了两个信号最大的相似度,对应的延迟时间τ表示了信号y相对于信号x的相位...
1. 线性相关(Linear Cross-Correlation)的定义和计算 假设我们手里有两组数据,分别为 个和 个,表示为: 和 , 比 长,即 。序列 和 之间的线性互相关操作表示为 ,其结果也是一个序列,表示为 。具体的操作是用这两个序列进行的一种类似“滑动点积”的操作,如图1和图2所示。
1.NCC(Normalized Cross Correlation)归一化互相关原理和C++代码实现 【图像配准】基于灰度的模板匹配算法(一):MAD、SAD、SSD、MSD、NCC、SSDA、SATD算法_人工智能_hujingshuang-CSDN博客blog.csdn.net/hujingshuang/article/details/47759579?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task&utm_source=dis...
在图像分析领域，卷积(Convolution)与互相关(Cross-Correlation)两个概念经常被混淆。本文旨在详细探讨两者之间的区别与联系，以加深理解。首先，引入背景知识，对卷积与互相关进行定义。卷积应用于图像处理，是将图像与核(kernel)进行运算的过程，其结果反映了图像与核的匹配程度。互相关则是更广义的概念，...