Нормализованная 2-D взаимная корреляция
Чтение двух изображений в рабочую область и преобразование их в градации серого для использования с normxcorr2. Отображение изображений 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 взаимной корреляции.
[ypeak,xpeak] = find(c==max(c(:)));
Учетная запись для заполнения, которое normxcorr2 добавляет.
yoffSet = ypeak-size(onion,1); xoffSet = xpeak-size(onion,2);
Отображение соответствующей области с помощью drawrectangle функция. Аргумент пары имя-значение Position указывает верхнюю левую координату, ширину и высоту ROI в качестве 4-элементного вектора [xmin,ymin,width,height]. Укажите грань 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 пространственной или частотной области в зависимости от размера изображений.
Вычислите локальные суммы путем предварительного вычисления текущих сумм [1].
Используйте локальные суммы для нормализации взаимной корреляции для получения коэффициентов корреляции.
Реализация полностью соответствует формуле из [1]:
−f¯u,v]2∑x,y[t (x − u, y − v) − t _] 2} 0,5
где
- изображение.
- среднее значение шаблона
v - среднее x, y) в области под шаблоном.
[2] Харалик, Роберт М. и Линда Г. Шапиро, Computer and Robot Vision, Volume II, Addison-Wesley, 1992, pp. 316-317.