亚像素模板匹配计算公式

亚像素模板匹配计算公式如下：

设模板的中心点坐标为 (x0, y0)，在待匹配图像中找到最佳匹配的像素坐标为 (x, y)，且匹配得分为 S，则可以通过以下公式计算出亚像素级别的匹配坐标和得分：

$$
\begin{aligned}
x' &= x + \frac{c_x}{2} - \frac{S_{x+1,y}-S_{x-1,y}}{2S_{x,y}-S_{x+1,y}-S_{x-1,y}} \\
y' &= y + \frac{c_y}{2} - \frac{S_{x,y+1}-S_{x,y-1}}{2S_{x,y}-S_{x,y+1}-S_{x,y-1}} \\
S' &= \frac{1}{9} \sum_{i=-1}^{1} \sum_{j=-1}^{1} S_{x+i,y+j}
\end{aligned}
$$

其中，$c_x$ 和 $c_y$ 分别表示模板中心点的横向和纵向偏移量，$S_{x,y}$ 表示待匹配图像中以像素 $(x,y)$ 为中心的模板匹配得分，$S' $ 表示以匹配点 $(x',y')$ 为中心的 $3 \times 3$ 区域的平均得分。

相关问题

ncc中由模板匹配得到位移

NCC（Normalized Cross Correlation）是一种模板匹配的方法，用于计算图像中模板与待匹配区域的相似度。通过NCC，可以得到模板在图像中的位移。

具体步骤如下：
1. 首先，选择一个待匹配的模板图像和一个待搜索的目标图像。
2. 对于每一个搜索位置，将模板图像与目标图像进行归一化互相关计算，得到相似度值。
3. 根据相似度值，找到最大值所对应的位置，即为模板在目标图像中的位移。

在具体实现中，可以使用以下公式计算NCC相似度：
NCC(x, y) = ∑((T(x', y') - μ_T) * (I(x + x', y + y') - μ_I)) / (σ_T * σ_I)
其中，T(x', y')表示模板图像中的像素值，I(x + x', y + y')表示目标图像中的像素值，μ_T和μ_I分别表示模板图像和目标图像的均值，σ_T和σ_I分别表示模板图像和目标图像的标准差。

通过计算得到的NCC相似度值，可以找到最大值所对应的位移，并将其作为模板在目标图像中的位置。

NCC灰度匹配公式的参数解释

NCC灰度匹配公式是一种常用的图像匹配方法，其中NCC代表归一化互相关。其公式为：

NCC(x,y) = ∑[I(x+i, y+j)-μI][T(i,j)-μT] / [σI * σT * (M-1) * (N-1)]

其中，I(x+i, y+j)表示图像I中以(x,y)为中心的(M,N)大小的图像块，T(i,j)表示待匹配的模板图像中以(i,j)为中心的(M,N)大小的图像块。μI和μT分别为图像I和模板T的均值，σI和σT分别为它们的标准差。M和N分别为图像块的高度和宽度。

这个公式中的参数解释如下：
- I(x+i, y+j)和T(i,j)：表示要匹配的图像块和模板块，M和N分别为它们的高度和宽度。
- μI和μT：表示图像I和模板T的均值，用于将图像块和模板块的亮度进行归一化。
- σI和σT：表示图像I和模板T的标准差，用于将图像块和模板块的对比度进行归一化。
- (M-1)和(N-1)：表示图像块和模板块中像素点的数量。
- ∑：表示对所有像素点的求和。

通过这个公式，可以计算出每个位置的匹配度，从而找到最佳的匹配位置。