内容发布更新时间 : 2024/6/27 0:51:32星期一 下面是文章的全部内容请认真阅读。

实习报告

孙岩标 06011 200632590012 一、 实验原理

相关系数匹配是基于统计理论形成的一种影像匹配方法。协方差函数除以两信号的方差即得相关系数，它是一个标准化的协方差函数。离散灰度数据相关系数实用公式如下：

mnmn1(gi,j?gi?r,j?c)?(??gi,j)(??gi??r,j?c)??m?ni?1j?1i?1j?1i?1j?1mn[??g2i,j?i?1j?1mn11(??gi,j)2][??g?2i?r,j?c?(??gi??r,j?c)2]m?ni?1j?1m?ni?1j?1i?1j?1mnmnmn

或者：

??22(Sgg?Sg/N)(Sg'g'?Sg'/N)??mn?Sgg'???g(i,j)*g'(i?r,j?c)?i?1j?1?mn?Sg'g'???g'2(i?r,j?c)??i?1j?1? mn?Sgg???g2(i,j)?i?1j?1?mn?Sg???g(i,j)?i?1j?1?mn?Sg'???g'(i?r,j?c)??i?1j?1??(c,r)?Sgg'?SgSg'/N其中c,r为搜索区影像相对于目标区影像位移的行、列数的参数，对于一维相

关应有 r?0,N?m*n(目标象元的总数)

（如 ? c,r ） > ? 0 ( ? 0为阈值 ) 则（c,r）为匹配点

（相关系数满足 ? c,r ） ? 1 ，在[一1，1]绝对尺度范围之间衡量两

者之问的相似性。相关系数刻划了两者之间的近似程度的线性描述。一般来说，P(c，r)越接近1，两者越近似的有线性关系。在图像灰度线性畸变未知的条件下，采用相关系数算法可以克服线性畸变的影响。相关系数方法具有固有的抑制噪声的能力，并且当相对的缩放、旋转和畸变不大时，也能够得到满意的匹配效果。

二、 基本步骤

1. 读入左右影像

2.确定目标窗口大小 3.确定目标点的位置 4.预测右影像搜索范围

5.逐窗口计算相关系数并保存相应的储存单元 6.比较相关系数，取最大相关系数作为匹配点 关键代码：

? double CRightView::CalXiShu(int c, int r) ? {

? CMatchDoc* pDoc = (CMatchDoc *)GetDocument(); ? Unsigne char *lpBits1 =pDoc->m_pBits1+ pDoc->m_nEffectWidth1 * m_nStartY + m_nStartX;

unsigned char *lpBits2 = pDoc->m_pBits2 + pDoc->m_nEffectWidth2 *

r + c;

? double S1 = 0 , S2 = 0 , S3 = 0 , S4 =0 , S5 = 0; ? for ( int i = 1 ; i < M ; i++) ? { ? for ( int j = 1 ; j < N ; j++) ? { ? double temp1 = *(lpBits1 + M * j + i); ? double temp2 = *(lpBits2 + M * j + i); ? double a = temp1 * temp2; ? double b = temp1 * temp1; ? double c = temp2 * temp2; ? S1 += a; ? S2 += b; ? S3 += c;

? S4 += temp1; ? S5 += temp2; ? } } ? S1 /= 10000; ? S2 /= 10000; ? S3 /= 10000; ? S4 /= 10000; ? S5 /= 10000; ? ? double a1 = (S4 * S4) / (M * N); ? double a2 = (S5 * S5) / (M * N); ? double a3 = (S2 - a1) * (S3 - a2); ? double te = sqrt(a3); ? double a4 = S1 - (S4 * S5) / (M * N); ? double temp = a4 / te; ? return temp; ?

? }

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

for ( int j = 0 ; j < pDoc->m_nHeight2 - N ; j++ ) {

for ( int i = 0 ; i < pDoc->m_nWidth2 - M ; i++) { double temp = CalXiShu(i,j); if ( temp > result) { result = temp; c = i; r = pDoc->m_nHeight2 - j; } } }

三、 数据介绍

两张影像，灰度BMP影像 四、 实验结果

当左右影像为同一张影像时：

当左右影像为不同张影像时：