matlab积分图加速NCC

NCC（Normalized Cross-Correlation）是一种常用的图像匹配算法，可以用于图像配准、目标跟踪等任务。在使用 NCC 进行图像匹配时，需要计算图像中各个位置的 NCC 值，这个过程中需要用到积分图（Integral Image）。

积分图是一种特殊的图像处理技术，可以快速地计算图像中任意矩形区域的和，从而加速图像处理算法的执行速度。在计算 NCC 值时，我们需要计算两个图像中每个像素及其邻域的平均值和标准差，这个过程可以通过积分图来实现。

在 Matlab 中，可以使用函数 integralImage 来生成积分图，使用函数 integralImageBoxFilter 来计算任意矩形区域的和。下面是一个示例代码：

% 读取两个图像
img1 = imread('img1.jpg');
img2 = imread('img2.jpg');

% 将图像转换为灰度图
img1 = rgb2gray(img1);
img2 = rgb2gray(img2);

% 计算积分图
intImg1 = integralImage(img1);
intImg2 = integralImage(img2);

% 设置窗口大小
winSize = 15;

% 计算均值和标准差
mean1 = integralImageBoxFilter(intImg1, [winSize winSize]);
mean2 = integralImageBoxFilter(intImg2, [winSize winSize]);
std1 = sqrt(integralImageBoxFilter(intImg1.^2, [winSize winSize]) - mean1.^2);
std2 = sqrt(integralImageBoxFilter(intImg2.^2, [winSize winSize]) - mean2.^2);

% 计算 NCC 值
ncc = (integralImageBoxFilter(img1.*img2, [winSize winSize]) - mean1.*mean2) ./ (std1.*std2);

在上述代码中，我们先读取了两个图像，并将它们转换为灰度图。然后使用 integralImage 函数计算积分图，使用 integralImageBoxFilter 函数计算任意矩形区域的和。接着，我们设置了窗口大小，计算了均值和标准差，并最终计算了 NCC 值。

使用积分图可以大大加速 NCC 算法的执行速度，特别是在处理大尺寸图像时，效果更加明显。