显示两幅子图像的归一化互相关

资 源 简 介

显示两幅子图像的归一化互相关

详 情 说 明

归一化互相关（Normalized Cross-Correlation, NCC）是图像处理中衡量两幅图像局部相似度的经典方法。在Matlab中实现时，通常涉及以下核心步骤：

子图像提取：从参考图像和目标图像中分别截取相同尺寸的感兴趣区域（ROI），作为比对的基础单元。 均值归一化：对子图像像素值减去均值并除以标准差，消除亮度差异的影响。 滑动计算：将参考子图像在目标图像上逐像素滑动，计算每个位置处的归一化互相关值，生成响应图。 峰值定位：响应图的最高值对应最佳匹配位置，其数值范围在[-1,1]之间，1表示完全匹配。

该方法对光照变化鲁棒，常用于模板匹配、目标跟踪等场景。Matlab的`normxcorr2`函数可直接实现此功能，内部自动完成零均值归一化和快速傅里叶变换加速运算。实际应用中需注意边界处理及计算效率优化。