图像配准中的归一化互相关匹配算法

图像配准中的归⼀化互相关匹配算法

在⽤Harris算⼦对图像进⾏⾓点提取后，两幅图像得到的⾓点个数不⼀定相等，这时就要先对它们进⾏处理，得出⼀⼀对应的⾓点对。

归⼀化互相关(Normalized Cross Correlation method, NCC)匹配算法是⼀种经典的统计匹配算法，通过计算模板图像和匹配图像的互相关值，来确定匹配的程度。

烟饼互相关最⼤时的搜索窗⼝位置决定了模板图像在待匹配图像中的位置。

它是⼀个亮度、对⽐度线性不变量。

交警制服此算法的缺点是参与运算的特征点⽐较多，运算速度⽐较慢。

公交车诗洁

归⼀化互相关应⽤在对图像特征点进⾏初始匹配时执⾏步骤⼤体为：

(1)、原图像 - 测试图像经过平均平滑滤波的图像；

(2)、利⽤(1)中的结果，产⽣归⼀化互相关矩阵；

(3)、根据产⽣的归⼀化互相关矩阵，得出每⾏、每列(每幅图像中⼀点相对于另⼀幅图像中所有对应点)

的最⼤值及相应索引；

(4)、由(3)结果，如两图像对应点索引⼀致，则为⼀对初始匹配点对；

胸章机(5)、由(4)循环求出⼀⼀匹配的点对。

初始匹配完成。

消息钩子>蚀刻液再生

本文发布于:2024-09-23 06:36:54，感谢您对本站的认可！

标签：图像匹配算法模板得出钩子

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