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normxcorr2_mex_ALL
- 归一化互相关高速计算模块OpenCV工程,Daniel Eaton已将其生成Matlat Mex文件,比Matlab内建的normxcorr2()效率要高-Normalized cross-correlation of high-speed calculation module, Daniel Eaton have been wrapped the C++ code from OpenCV project and making it available as a MATLAB MEX-file,
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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
videopatternmatching
- 本程序展示了二维归一化互相关用于 模式匹配和目标跟踪。该程序提示用户选择感兴趣的（ROI）的区域和对同类目标进行跟踪的数目。归一化交叉相关图表明，当值已超过设定的阈值时目标就已经确定。-This demo illustrates the use of 2-D normalized cross-correlation for pattern matching and target tracking. The demo prompts the user to select
ex_15_1
- 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.
FastNormalizedCross-Correlation
- 这是一篇论文，主要内容是归一化互相关算法的原理及快速计算-Fast Normalized Cross-Correlation
Mypic
- 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.
test_10_21
- 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
image-mosaic.doc
- 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
Image20160331Quality
- 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
tqyqaber
- 基于互功率谱的时延估计，数据模型归一化，模态振动，有CDF三角函数曲线/三维曲线图，实现典型相关分析，包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型，本程序的性能已经达到较高水平。- Based on the time delay estimation of power spectrum, Normalized data model, modal vibration, There CDF trigonometric curve/3D graphs, Achieve canonical
NCC
- 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
NCC-FFT
- 结合积分图及快速傅里叶计算归一化互相关，减少计算时间(Combining Integral Graph and Fast Fourier Method to Calculate Cross-correlation)
互相关快速计算实现
- 计算3种类型的相关性： *标准（几何）归一化互相关（GNCC）。 *1位振幅标准化后接GNCC（1位GNCC）。 *相位互相关（PCC）。