ncc matlab

NCC（Normalized Cross-Correlation）算法是一种常用的图像匹配算法，可以用于图像配准和模板匹配等应用。在Matlab中，可以使用相关函数（corr2）来计算NCC值。根据你提供的引用内容和，NCC值的输出出现问题并不影响匹配结果。如果重合区域偏左边，NCC值会接近-1，如果偏右边，NCC值会接近1。但是需要注意的是，无论NCC值是正数还是负数，只要有重合区域，都可以搜索到并框选出来。

根据引用，NCC值的计算公式可以表示为：

R = ∑(T(i,j)-mean(T))*(S(m+i,n+j)-mean(S)) / (std(T) * std(S))

其中，T是模板图像，S是参考图像，(m,n)是匹配窗口的左上角坐标。分子是某点灰度值减去平均灰度值的求和，分母是两幅图像灰度标准偏差的乘积。

为了实现NCC匹配算法，可以将匹配窗口置于参考图像上，然后从参考图像的左上角点（i，j）开始，逐像素地遍历整个参考图像，计算出NCC值。最终，在整个参考图像中找到NCC值最高的子图作为匹配结果。

关于在Matlab中实现NCC算法的具体步骤和代码实现，可以参考引用提供的"图像归一化相关匹配算法的Matlab实现"部分。这部分内容详细介绍了NCC算法的实现过程和代码示例。