MATLAB实现NCC算法图像匹配教程

"这篇资源是关于使用MATLAB实现NCC(Normalized Cross Correlation)算法进行图像匹配的源代码，适合初学者学习。" 在计算机视觉和图像处理领域，图像匹配是一个关键任务，用于识别和定位两个或多个图像中的相似或相同区域。NCC是一种常用的方法，它通过计算两个图像子块之间的归一化互相关系数来衡量它们的相似性。在MATLAB中，我们可以利用其强大的图像处理工具箱来实现这个算法。 首先，代码读取了两幅图像："image1.jpg" 和 "image2.jpg"，分别存储在变量 `yuantu` 和 `pipeitu` 中。使用 `double()` 函数将图像数据转换为双精度浮点型，以便进行数值计算。 接着，代码创建了一个大小为 `(M-m+1) x (N-n+1)` 的矩阵 `s`，用于存储所有可能的匹配得分。`M` 和 `N` 分别表示原始图像 `yuantu` 的行数和列数，而 `m` 和 `n` 是模板图像 `pipeitu` 的尺寸。 `for` 循环用于遍历 `yuantu` 图像中的每个可能的子块，与 `pipeitu` 进行比较。使用 `imcrop()` 函数截取 `yuantu` 中的子图像，并将其与 `pipeitu` 计算NCC得分。`corr2()` 函数用于计算两图像的二维互相关，但在这里我们使用归一化的版本，因为它可以消除光照变化的影响，提高匹配的准确性。 在计算出所有可能的NCC得分后，找到得分最高的匹配位置 `[x,i]` 和 `[y,j]`，并根据这些坐标绘制匹配边界，以可视化匹配结果。最后，显示处理后的 `pipeitu` 图像，并输出执行时间，以了解算法的效率。 通过这个MATLAB源代码，初学者可以理解NCC图像匹配的基本步骤，并进一步探索和改进图像处理和计算机视觉的应用。此代码提供了一个基础模板，可以在实际项目中根据需要进行调整和优化。