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数字图像处理方面的，实现图像匹配的基本算法（相关系数法）,NCC(normalized cross correlation
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matlab 图像处理 显示两幅子图像的归一化互相关-matlab image processing show that two sub-image of normalized cross-correlation
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二维投影相关法是基于二维投影的灰度相关匹配算法，主要利用匹配图像相邻像素的灰度值的大小关系
应该相同的原理进行图像匹配。该算法不仅大大减少了数据的维数，而且算法主要涉及（0,1）整数运算。与去均值
归一化互相关算法相比，其在保证匹配精度要求的前提下提高了匹配速度。
-Two-dimensional projection-related method is based on two-dimensional projection of the gray correlation match
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针对星载的干涉型成像光谱仪提出了一种基于归一化互相关系数的光谱数据立方体重建质量的量化评价
方法 ,并以工程化的要求作为仿真背景条件 ,建立了一个通用仿真系统。通过仿真 ,证实了基于归一化互相关系数的成
像光谱仪数据立方体重建质量量化评价方法是可行的。-According to the demands of processing imaging interferometer data cubes , which come f rom the remote satel2
lites ,
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实现了三种图像匹配算法
1：归一化互相关匹配算法
2：基于Hausdorff距离的图像匹配算法
3：图像不变矩匹配算法-Three matching algorithms to achieve 1: normalized cross correlation matching algorithm 2: the image matching algorithm based on Hausdorff Distance 3: Image Invariant Moment Matchin
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图像配准：选择图像需要配准的子区域，计算归一化互相关，通过它来确定图像配准的区域，显示配准后的图像。-Image registration: Select the image sub-region need registration, computing normalized cross-correlation, by which to determine the image registration area to show the image after registration.
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一种改进的红外图像归一化互相关匹配算法，分析了传统归一化互相关算法在红外空中目标匹配定位时失效的原因,提出一种改进的红
外图像归一化互相关匹配算法. 该方法将模板和匹配区域之间的纹理相关计算看作一个最优化问
题，论文-An improved infrared image normalized cross correlation matching algorithms, analysis of the traditional normalized cross-correlation alg
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采用模板匹配方法进行图像匹配，其中误差平方和测度经过归一化互相关处理。-Using template matching method for image matching, in which the error sum of squares measure through normalized cross correlation processing.
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Normalized cross correlation between two images
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图像拼接源码 ，合称360度全景图
采用归一化互相关-Source image stitching, collectively known as 360-degree panorama using normalized cross-correlation
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基于特征点匹配的拼接算法研究与实现，先利用相位相关法确定图像重叠区域，然后采用改进Harris角点检测算法
检测角点，再根据相似测度NCC(Normalized Cross Correlation)方法提取出匹配特征点对-Based on feature points matching stitching algorithm research and implementation, the first phase correlation method to determine the ima
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归一化互相关算法是传统的图像匹配算法,针对传统图像匹配算法运算量大、速度慢的缺点,提出了一种基于小波变换的多尺度图像匹配算法。-Normalized cross-correlation algorithm is the traditional image matching algorithm, proposed a wavelet transform-based multi-scale image matching algorithm for the large amount of comput
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基于归一化互相关系数NCC的视觉算法，用于立体匹配 计算视差-Normalized Cross Correlation Strereo Vision algorithm
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此程序是在MATLAB下进行图像配准，通过归一化互相关来确定图像配准的区域。-This program is for image registration in MATLAB, by normalized cross-correlation to determine the image registration area.
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归一互相关法的灰度图像模板匹配简单实现。缺点是会存在图像变形。仅供学习-Normalized cross-correlation method of gray image template matching simple implementation. The disadvantage is that there will be image distortion. Only to learn
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采用归一化互相关的算法进行图像匹配，经过测试非常有效-Normalized cross-correlation image matching, tested very effective
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实现了三种图像匹配算法 1：归一化互相关匹配算法 2：基于Hausdorff距离的图像匹配算法 3：图像不变矩匹配算法-Implements three image matching algorithm 1: normalized cross correlation matching algorithm 2: image matching algorithm based on Hausdorff distance 3: The image matching algorithm invariant
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图像拼接(image mosaic)技术是将一组相互间重叠部分的图像序列进行空间匹配对准,经重采样合成后形成一幅包含各图像序列信息的宽视角场景的、完整的、高清晰的新图像的技术。图像拼接在摄影测量学、计算机视觉、遥感图像处理、医学图像分析、计算机图形学等领域有着广泛的应用价值。 一般来说,图像拼接的过程由图像获取,图像配准,图像合成三步骤组成,其中图像配准是整个图像拼接的基础。本文研究了两种图像配准算法:基于特征和基于变换域的图像配准算法。 在基于特征的配准算法的基础上,提出一种稳健的基于特征点的
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测试以下图像信息
1。结构内容（SC）
2。均方误差（MSE）
3。峰值信噪比（PSNR值）
4。归一化互相关（NCC）
5。平均差（AD）
6。最大的差异（MD）
7。归一化绝对误差（NAE）-Image/Picture Quality Measures
In this application, different image quality measures are calculated for a distorted image with refere
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将归一化互相关应用到图像配准上，使用互相关来判断两幅图像的相似性，相似度越大，说明配准结果越是精确。(The normalized cross-correlation is applied to image registration, and the similarity of two images is judged by cross-correlation. The greater the similarity, the more accurate the registration resu
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