基于相关系数影像匹配.ppt
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基于相关系数影像匹配.ppt
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基于相关系数影像匹配计算公式minjminjminjcjricjriminjjijiminjminjcjriminjjicjrijignmggnmgggnmggrc1111211,2211,21111,11,)
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协方差函数除以两信号的方差即得相关系数,它是一个标准化的协方差函数。
离散灰度数据相关系数实用公式如上:
其中c,r为搜索区影像相对于目标区影像位移的行、列数的参数,对于一维相关应有如则(c,r)为匹配点0,*()rNmn目标象元的总数()rrr00(c,r)为阈值相关系数满足,在一1,1绝对尺度范围之间衡量两者之问的相似性。
相关系数刻划了两者之间的近似程度的线性描述。
一般来说,P(c,r)越接近1,两者越近似的有线性关系。
在图像灰度线性畸变未知的条件下,采用相关系数算法可以克服线性畸变的影响。
相关系数方法具有固有的抑制噪声的能力,并且当相对的缩放、旋转和畸变不大时,也能够得到满意的匹配效果。
1r(c,r)基本步骤1.读入左右影像2.确定目标窗口大小3.确定目标点的位置4.预测右影像搜索范围5.逐窗口计算相关系数并保存相应的储存单元6.比较相关系数,取最大相关系数作为匹配点运行结果左右影像为同一幅影像左右影像不为同一幅图像doubleCRightView:
CalXiShu(intc,intr)CMatchDoc*pDoc=(CMatchDoc*)GetDocument();unsignedchar*lpBits1=pDoc-m_pBits1+pDoc-m_nEffectWidth1*m_nStartY+m_nStartX;unsignedchar*lpBits2=pDoc-m_pBits2+pDoc-m_nEffectWidth2*r+c;doubleS1=0,S2=0,S3=0,S4=0,S5=0;for(inti=1;iM;i+)for(intj=1;jN;j+)doubletemp1=*(lpBits1+M*j+i);doubletemp2=*(lpBits2+M*j+i);doublea=temp1*temp2;doubleb=temp1*temp1;doublec=temp2*temp2;S1+=a;S2+=b;S3+=c;S4+=temp1;S5+=temp2;S1/=10000;S2/=10000;S3/=10000;S4/=10000;S5/=10000;doublea1=(S4*S4)/(M*N);doublea2=(S5*S5)/(M*N);doublea3=(S2-a1)*(S3-a2);doublete=sqrt(a3);doublea4=S1-(S4*S5)/(M*N);doubletemp=a4/te;returntemp;for(intj=0;jm_nHeight2-N;j+)for(inti=0;im_nWidth2-M;i+)doubletemp=CalXiShu(i,j);if(tempresult)result=temp;c=i;r=pDoc-m_nHeight2-j;谢谢
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