基于MATLAB的归一化互相关图像模板匹配系统

资 源 简 介

本项目实现了一种鲁棒的归一化交叉相关图像匹配算法，可自动在目标图像中定位模板的最佳匹配区域。算法通过归一化处理消除亮度差异影响，返回匹配位置与相似度评分，适用于高精度图像识别任务。

详 情 说 明

基于归一化交叉相关的图像模板匹配系统

项目介绍

本项目实现了一种鲁棒的归一化交叉相关（Normalized Cross-Correlation, NCC）图像模板匹配算法。该系统能够在目标图像中自动搜索并定位与给定模板图像最相似的区域，通过计算归一化的互相关值来有效消除亮度差异对匹配结果的干扰。算法返回最佳匹配位置的坐标、全图的相似度评分矩阵，并可生成直观的可视化匹配结果图。

功能特性

• 鲁棒匹配：采用归一化交叉相关计算，对图像的线性光照变化具有不变性。
• 自动处理：支持输入单通道灰度图或三通道彩色图（自动转换为灰度进行处理）。
• 精准定位：通过滑动窗口计算与峰值检测，精确返回最佳匹配位置。
• 结果可视化：生成目标图像与匹配结果区域的叠加显示图，便于直观分析。

使用方法

1. 准备图像：确保目标图像尺寸大于模板图像。
2. 运行主程序：执行 main.m 脚本。
3. 输入图像：根据程序提示，分别选择或输入目标图像与模板图像的路径。
4. 获取结果：程序将输出最佳匹配位置的坐标 (x, y) 和最高相似度评分，并显示可视化结果。

系统要求

• 平台：MATLAB R2016a 或更高版本。
• 工具包：需要 Image Processing Toolbox（用于图像读取与基本处理）。

文件说明

main.m 文件作为项目的核心入口，完整实现了从图像读取、预处理到匹配计算与结果输出的全流程。其主要能力包括：引导用户交互式输入图像文件，自动进行图像灰度化与数据格式校验；通过滑动窗口机制遍历目标图像，逐一计算每个位置与模板的归一化互相关值；在生成的评分矩阵中定位全局最大值以确定最佳匹配点；最终，整合匹配坐标、相似度评分与可视化图像在内的全部结果并进行呈现。