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文檔簡介

1、本文基于相關性分析來實現圖像匹配第一步：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。用戶可以通過鼠標選擇需要截取的圖像部分，用于匹配。隨機選取圖片的一塊區(qū)域，如下圖：第三步：使用相關性分析兩幅圖像采用協方差的方式計算相關系數，分析圖片的相似性。 1協方差與相關系數的概念對于二維隨機變量，除了關心它的各個分量的數學期望和方差外，還需要知道這兩個分量之間的相互關系，這種關系無法從各個分量的期望和方差來說明，這就需要引進描述這兩個分量之間相互關系的數字特征協方差及相關系數。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系設 是二維隨機變量， 則

2、稱為X與Y的協方差（Covariance），記為 或，即 若 且，則稱 為X與Y的相關系數（Correlation Coefficient）。是有量綱的量，而則是無量綱的量協方差常用下列公式計算2用全搜索和協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：顯示匹配結果。相關性匹配圖：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結果全為0，即高

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