绝对误差和算法(Sum of Absolute Differences,简称SAD算法)。实际上,SAD算法与MAD算法思想几乎是完全一致,只是其相似度测量公式有一点改动(计算的是子图与模板图的L1距离),这里不再赘述。 算法实现 由于文章所介绍的几个算法非常相似,所以本文仅列出SAD算法的代码,其余算法的实现类似。看别人代码都相对费力,想自己敲也...
实际上,SAD算法与MAD算法思想几乎是完全一致,只是其相似度测量公式有一点改动(计算的是子图与模板图的L1距离),这里不再赘述。 3.MATLAB核心程序 win=(windowSize-1)/2; %NCC for(i=1+win:1:wL-win) for(j=1+win:1:hL-win-dispMax) preNCC = 0.0; OptimalDisp = dispMin; for(dispRange=dispMin:...
与SSD算法相比,SAD算法更加鲁棒,对于图像中的噪声和畸变有更好的容忍度。 NCC算法通过计算两个图像之间对应像素的互相关系数来度量它们的相似度。具体而言,对于两个图像I和J,它们的NCC值可以通过以下公式计算: NCC(I, J) = Σ(I(x, y) * J(x, y)) / √(ΣI(x, y)^2 * ΣJ(x, y)^2) NCC值...
NCC(u,v) = [(wl - w)/(|wl - w|)]*[(wr - w)/(|wr - w|)] 选择最大值 Sum of SquaredDefferences(SSD) SSD(u,v) = Sum{[Left(u,v) - Right(u,v)] * [Left(u,v) - Right(u,v)]} 选择最大值 Sum of Absolute Defferences (SAD) SAD(u,v) = Sum{|Left(u,v) - ...
NCC值的范围在-1到1之间,值越接近1表示两个图像之间的相似度越高。 在三维图像立体配准和融合中,我们可以利用SSD、SAD和NCC算法来评估不同视角下的图像之间的相似度,并找到最佳的配准变换参数。一般来说,我们可以通过遍历不同的配准参数组合,并计算它们与参考图像之间的相似度来找到最佳的配准结果。
【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 2016-05-25 09:53 − 简介: 本文主要介绍几种基于灰度的图像匹配算法:平均绝对差算法(MAD)、绝对误差和算法(SAD)、误差平方和算法(SSD)、平均误差平方和算法(MSD)、归一化积相关算法(NCC)、序贯相似性检测算法(SSDA)、had...
;———NCC算法 归一化积相关算法(NormalizedCrossCorrelation,简称NCC算法),与上面算法相似,依然是利用子图与模板图的灰度,通过归一化的...完全一致,只是其相似度测量公式有一点改动(计算的是子图与模板图的L1距离)。这里不再赘述。 算法实现 由于文章所介绍的几个算法非常相似,所以本文仅列出对SAD算法进行的代码,其...
今天完成了第55、56与57题,学习了其他计算图像相似度来进行模板匹配的算法,包括计算绝对差和(SAD),归一化交叉(NCC)与零均值归一化交叉相关系数(ZNCC),三种方法对图像差异性的敏感度逐渐增加,匹配的精确度也越来越高,在常规情况下,使用ZNCC方法可以解决绝大多数情况下,使用计算绝对差和或者计算误差平方和的方法时,...
2.关于NCC SSD SAD的部分代码: double NCC(const Mat& ref,const Mat& curr,const Vector2d& pt_ref,Vector2d& pt_curr) { double mean_ref=0,mean_curr=0; vector values_ref,values_curr; for(int x=-ncc_window_size;x<=ncc_window_size;x++) ...
6SSD算法,SAD算法,NCC算法,DP算法,DP_5算法,census算法 上传者:weixin_42696333时间:2021-09-10 基于两阶段自适应优化的双目立体匹配算法 针对局部立体匹配算法在弱纹理区域匹配准确度低的问题,提出一种在代价初始化和代价聚合两阶段自适应优化的立体匹配算法。首先,在代价初始化阶段,通过双阈值线性约束条件构造像素点...