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)、hadamard变换算法(SATD)。下面依次对其进行讲解。 MAD算法
常用的基于区域的局部匹配准则主要有图像序列中对应像素差的绝对值(SAD, Sum of Absolute Differences),图像序列中对应像素差的平方和(SSD, Sum of Squared Differences),图像的相关性(NCC, Normalized Cross Correlation)等. 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...
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) - ...
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...
立体匹配中的NCC,SAD,SSD算法 2010-01-13 22:21 − ... Alex.ren 0 13223 相关推荐 OpenCV3.4两种立体匹配算法效果对比 2018-01-19 21:56 − 以OpenCV自带的Aloe图像对为例: 1.BM算法(Block Matching) 参数设置如下: int numberOfDisparities = ((imgSize.width / 8) + 15) & -16; cv::....
;———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...
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。
目前主流的方法如下：常见的图像匹配算法总结 我看你发的，SAD/SSD/NCC/ZNCC 还都是传统图像处理领域...
立体匹配中的NCC,SAD,SSD算法 2010-01-13 22:21 −Normalized Cross correlation (NCC)NCC(u,v) = [(wl - w)/(|wl - w|)]*[(wr - w)/(|wr - w|)] 选择最大值 Sum of Squared Defferences (SSD)SS... Alex.ren 0 13225 SAD SATD转过来的 ...
就是一个基准点和图像其他位置比较的算法 发自小木虫IOS客户端