Нормированная 2D взаимная корреляция
Считайте два изображения в рабочую область и преобразуйте их в шкалу полутонов для использования с normxcorr2. Отобразите изображения рядом друг с другом.
onion = im2gray(imread('onion.png')); peppers = im2gray(imread('peppers.png')); montage({peppers,onion})
Выполните взаимную корреляцию и отобразите результат как поверхность.
c = normxcorr2(onion,peppers);
surf(c)
shading flat
Найдите пик во взаимной корреляции.
[ypeak,xpeak] = find(c==max(c(:)));
Объясните дополнение что normxcorr2 добавляет.
yoffSet = ypeak-size(onion,1); xoffSet = xpeak-size(onion,2);
Отобразите совпадающую область при помощи drawrectangle функция. Аргумент пары "имя-значение" 'Position' задает верхнюю левую координату, ширину и высоту ROI как векторный [xmin,ymin,width,height] с 4 элементами. Задайте поверхность ROI как полностью прозрачную.
imshow(peppers) drawrectangle(gca,'Position',[xoffSet,yoffSet,size(onion,2),size(onion,1)], ... 'FaceAlpha',0);
normxcorr2 использует следующую общую процедуру [1], [2]:
Вычислите взаимную корреляцию в пространственном или частотном диапазоне, в зависимости от размера изображений.
Вычислите локальные суммы путем предварительного вычисления рабочих сумм [1].
Используйте локальные суммы, чтобы нормировать взаимную корреляцию, чтобы получить коэффициенты корреляции.
Реализация сопровождает формулу от [1]:
где
изображение.
среднее значение шаблона
среднее значение в области под шаблоном.
[2] Haralick, Роберт М., и Линда Г. Шапиро, Компьютер и Видение Робота, Объем II, Аддисон-Уэсли, 1992, стр 316-317.