Нормированная 2-D перекрестная корреляция
Прочтите два изображения в рабочую область и преобразуйте их в полутоновые для использования с normxcorr2. Отображение изображений один за другим.
onion = im2gray(imread('onion.png')); peppers = im2gray(imread('peppers.png')); montage({peppers,onion})
Выполните перекрестную корреляцию и отобразите результат как поверхность.
c = normxcorr2(onion,peppers);
surf(c)
shading flat
Найдите пик в перекрестной корреляции.
[ypeak,xpeak] = find(c==max(c(:)));
Учитывайте заполнение, которое normxcorr2 добавляет.
yoffSet = ypeak-size(onion,1); xoffSet = xpeak-size(onion,2);
Отображение совпадающей области при помощи drawrectangle функция. Аргумент в виде пары имя-значение 'Position' задает верхнюю левую координату, ширину и высоту информация только для чтения в качестве вектора с 4 элементами [xmin,ymin,width,height]. Задайте грань информация только для чтения 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 перекрестную корреляцию в пространственном или частотный диапазон координатах в зависимости от размера изображений.
Вычислите локальные суммы путем предварительного вычисления текущих сумм [1].
Используйте локальные суммы для нормализации перекрестной корреляции, чтобы получить коэффициенты корреляции.
Реализация тесно соответствует формуле из [1]:
где
является изображением.
является средним значением шаблона
является средним в области под шаблоном.
[2] Haralick, Robert M., and Linda G. Shapiro, Computer and Robot Vision, Volume II, Addison-Wesley, 1992, pp. 316-317.