主要内容

normxcorr2

归一化二维互相关

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语法

C = normxcorr2(模板，A)

描述

例子

C= normxcorr2 (模板，一个)计算矩阵的归一化互相关模板而且一个．得到的矩阵C包含相关系数。

例子

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将两张图像读入工作区，并将它们转换为用于的灰度normxcorr2．并排显示图像。

洋葱= im2gray(imread(“onion.png”));辣椒= im2gray“peppers.png”));蒙太奇({辣椒、洋葱})

图中包含一个轴对象。axis对象包含一个image类型的对象。

执行相互关联，并将结果显示为一个曲面。

C = normxcorr2(洋葱，辣椒);冲浪(c)阴影平

图中包含一个轴对象。axis对象包含一个surface类型的对象。

找到相互关联的峰值。

[ypeak,xpeak] = find(c==max(c(:)));

考虑到填充normxcorr2补充道。

yoffSet = ypeak-size(洋葱，1);xoffSet = xpeak-size(洋葱，2);

控件显示匹配的区域drawrectangle函数。“Position”名称-值对参数指定ROI的左上坐标、宽度和高度作为4元素向量(xmin ymin、宽度、高度)．将ROI的表面指定为完全透明的。

imshow(辣椒)drawrectangle (gca),“位置”(xoffSet yoffSet、大小(洋葱、2),大小(洋葱,1)]。…“FaceAlpha”, 0);

图中包含一个轴对象。axis对象包含两个image、images.roi.rectangle类型的对象。

输入参数

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输入模板，指定为数字矩阵。的价值模板不可能都是一样的。

数据类型:单|双|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64|逻辑

输入图像，指定为数字图像。一个一定要比矩阵大模板标准化才有意义。

归一化互相关是一个未定义的操作一个在模板的整个范围上具有零方差。在这些地区，normxcorr2将相关系数赋给输出为零C．

数据类型:单|双|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64|逻辑

输出参数

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相关系数，作为范围为[- 1,1]的数值矩阵返回。

数据类型:双

算法

normxcorr2使用以下通用程序[1]，[２]：

  1. 根据图像的大小，计算空间域或频域的互相关。

  2. 通过预计算运行和来计算局部和。

  3. 用局部和对相互关系进行归一化，得到相关系数。

实现严格遵循公式[1]：

γ （ u ， v ) ＝ ∑ x ， y ［ f （ x ， y ) − f ¯ u ， v ］ ［ t （ x − u ， y − v ) − t ¯ ］ ｛ ∑ x ， y ［ f （ x ， y ) − f ¯ u ， v ］ 2 ∑ x ， y ［ t （ x − u ， y − v ) − t ¯ ］ 2 ｝ 0．5

在哪里

  • f 就是图像。

  • t ¯ 是模板的均值吗

  • f ¯ u ， v 的均值 f （ x ， y ) 在模板下的区域中。

参考文献

[1]刘易斯，j.p。“快速归一化相互关联。”《工业光魔》，1995年。http://scribblethink.org/Work/nvisionInterface/nip.pdf．

罗伯特·M·哈拉里克和琳达·g·夏皮罗，计算机与机器人视觉，第二卷，Addison-Wesley, 1992，第316-317页。

扩展功能

版本历史

R2006a之前介绍

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另请参阅

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