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文檔簡介

1、本文基于相關(guān)性分析來實現(xiàn)圖像匹配第一步：讀取圖像。分別讀取以下兩幅相似的圖片，顯示效果如下：第二步：選擇一副圖像的子區(qū)域。用戶可以通過鼠標(biāo)選擇需要截取的圖像部分，用于匹配。隨機(jī)選取圖片的一塊區(qū)域，如下圖：第三步：使用相關(guān)性分析兩幅圖像采用協(xié)方差的方式計算相關(guān)系數(shù)，分析圖片的相似性。 1協(xié)方差與相關(guān)系數(shù)的概念對于二維隨機(jī)變量，除了關(guān)心它的各個分量的數(shù)學(xué)期望和方差外，還需要知道這兩個分量之間的相互關(guān)系，這種關(guān)系無法從各個分量的期望和方差來說明，這就需要引進(jìn)描述這兩個分量之間相互關(guān)系的數(shù)字特征協(xié)方差及相關(guān)系數(shù)。若相互獨立,則;若,則表示X與Y不獨立,X與Y之間存在著一定的關(guān)系設(shè) 是二維隨機(jī)變量， 則

2、稱為X與Y的協(xié)方差（Covariance），記為 或，即 若 且，則稱 為X與Y的相關(guān)系數(shù)（Correlation Coefficient）。是有量綱的量，而則是無量綱的量協(xié)方差常用下列公式計算2用全搜索和協(xié)方差計算截取圖片與另外一幅圖片的各點的相似度。c=normxcorr2(sub_I1(:,:,1),I2(:,:,1);第四步：找到整幅圖像的偏移。max_c,imax=max(abs(c(:);ypeak,xpeak=ind2sub(size(c),imax(1);m,n=size(sub_I1);xbegin=xpeak-n+1;ybegin=ypeak-m+1;xend=xpeak;yend=ypeak;從原圖像提取匹配到的圖像extracted_I1=I2(ybegin:yend,xbegin:xend,:);第五步：顯示匹配結(jié)果。相關(guān)性匹配圖：找出峰值即最相似區(qū)域的中心第六步：計算差值。for i=1:m for j=1:n T(i,j)=extracted_I1(i,j)-sub_I1(i,j); endend結(jié)果全為0，即高

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