matlab积分图加速NCC匹配

NCC（Normalized Cross Correlation）匹配是一种常用的图像匹配方法，它可以用于在两幅图像中找到相似的区域。在实际应用中，NCC匹配的计算量较大，因此需要加速算法的实现。其中，积分图是一种有效的加速方法，可以将NCC匹配的计算复杂度从O(n^2)降低到O(n)，其中n是图像大小。

Matlab中可以使用积分图函数`integralImage`来生成积分图，同时使用`normxcorr2`函数进行NCC匹配。具体步骤如下：

1.将待匹配的模板图像和目标图像都转换为灰度图像。

2.使用`integralImage`函数分别生成模板图像和目标图像的积分图。

3.计算模板图像的平均值和标准差，用于归一化处理。

4.使用`normxcorr2`函数进行NCC匹配，得到匹配结果。

下面是一个简单的示例代码：

% 读入图像
template = rgb2gray(imread('template.jpg'));
target = rgb2gray(imread('target.jpg'));

% 生成积分图
integ_template = integralImage(template);
integ_target = integralImage(target);

% 计算模板图像的平均值和标准差
mean_template = mean(template(:));
std_template = std(template(:));

% 归一化处理
norm_template = (template - mean_template) / std_template;

% NCC匹配
corr = normxcorr2(norm_template, target);

% 显示匹配结果
figure;
imshow(target);
hold on;
[x,y] = find(corr == max(corr(:)));
rectangle('Position',[y(1)-size(template,2)/2,x(1)-size(template,1)/2,size(template,2),size(template,1)],'EdgeColor','r','LineWidth',2);

其中，`rectangle`函数用于在目标图像上绘制匹配结果的矩形框。