编写基于相关系数的影像匹配程序.
ncc 模板匹配算法 -回复
ncc 模板匹配算法-回复NCC（Normalized Cross-Correlation）模板匹配算法在计算机视觉领域中被广泛应用，用于检测图像中的目标物体。
本文将逐步介绍NCC模板匹配算法的原理、步骤和应用，并探讨其优势和局限性。
一、NCC模板匹配算法的原理NCC模板匹配算法基于归一化的互相关性进行目标检测。
互相关性是一种衡量两个信号相似度的方法，通过计算两个信号之间的相似性得分来判断它们的相关性。
而NCC模板匹配算法则在此基础上进行了归一化处理，使得计算结果不受亮度和对比度的影响。
二、NCC模板匹配算法的步骤1. 数据准备：首先，我们需要准备一张待匹配的图像和一个目标物体的模板图像。
模板图像是我们希望在待匹配图像中找到的目标物体的参考图像。
2. 归一化处理：为了消除亮度和对比度的影响，需要对待匹配图像和模板图像进行归一化处理。
具体来说，我们需要将图像的亮度值均衡化，以及将图像的对比度缩放至合适的范围。
3. 特征提取：在NCC模板匹配算法中，我们通常使用图像的灰度值作为特征。
因此，我们需要将待匹配图像和模板图像转换为灰度图像。
4. 计算互相关系数：接下来，计算目标物体在待匹配图像中的位置。
我们通过计算待匹配图像与模板图像之间的互相关系数来评估它们的相似度。
互相关系数的计算公式为：NCC = sum((I - mean(I)) * (T - mean(T))) / (std(I) * std(T))其中，I表示待匹配图像的灰度值矩阵，T表示模板图像的灰度值矩阵，mean()和std()分别表示矩阵的均值和标准差。
5. 目标定位：最后，根据互相关系数的计算结果，我们可以确定目标物体在待匹配图像中的位置。
通常，我们选择互相关系数最大的位置作为目标物体的定位。
三、NCC模板匹配算法的应用NCC模板匹配算法在计算机视觉领域有广泛的应用，如目标检测、人脸识别、图像拼接等。
以下是NCC模板匹配算法的几个应用实例：1. 目标检测：NCC模板匹配算法可以用于检测图像中的特定目标物体。
摄影测量复习题
、名词解释1、像片比例尺：把摄影像片当做水平像片，地面取平均高程，这时相片上线段l 与地面上相应线段水平距离 L 之比。
2、绝对航高 ：相对于平均海平面的航高，是指摄影物镜在摄影瞬间的真实海拔高度。
3、相对航高：摄影机物镜相对于某一基准面的高度。
4、像点位移：在实际航空摄影时，在中心投影的情况下，当航摄的飞行姿态出现较大倾斜，地面有起伏 时，便会导致地面点在航摄相片上构象相对于在理想情况下的构象，产生位置的差异，这一差异称为像 点位移。
5、摄影基线 ：航线方向相邻两个摄影站点间的空间距离。
6、航向重叠：同一条航线内相邻像片之间的影像重叠7、旁向重叠：两相邻航带像片之间也需要有一定的影像重叠，这种重叠影像部分称为旁向重叠度。
8、像片倾角：摄影瞬间摄影机主光轴偏离铅垂线的夹角称为相片倾角。
9、像片的方位元素：确定摄影瞬间摄影物镜（摄影中心）与像片在地面设定的空间坐标系中的位置与姿 态参数，即确定这三者之间相关位置的参数。
10、像片的内方位元素：表示摄影中心与像片之间相互位置的参数。
11、像片的外方位元素：表示摄影中心与像片在地面坐标系中的位置和姿态的参数。
12、相对定向元素：确定一个立体像对两像片的相对位置的元素 。
13、绝对定向元素：描述立体像对在摄影瞬间的绝对位置和姿态的参数。
14、单像空间后方交会：利用影像覆盖范围内一定数量的控制点的空间坐标与影像坐标，根据共线条件 方程，反求该影像的外方位元素，这种方法称单幅影像的空间后方交会。
15、空间前方交会：由立体像对左右两影像的内、外方位元素和同名像点影像坐标量测值来确定相应模 型点坐标（或地面点的地面坐标） ，称立体像对的空间前方交会。
16、双像解析摄影测量：17、空中三角测量：根据航摄像片上所测量的像点坐标以及极少量的地面控制点求出地面加密点的物方 空间坐标。
18、POS :（机载定位定向系统）是基于全球定位系统（GPS ）和惯性测量装置（IMU ）的直接测定影像外方位元素的现代航空摄影导航系统，可用于在无地面控制或仅有少量地面控制点情况下的航空遥感对 地定位和影像获取。
数字摄影测量学课堂实验报告(遥感08-1、2)
河南理工大学测绘学院
《数字摄影测量学》教学实验报告
（专业必修课）
姓名：专业班级：
学号：序号：
指导教师：
2011年月日
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实验成绩：
评语:
指导老师签名：
2011年月日
实习报告一：点特征提取
专业班姓名：学号：日期：
一、实验的目的与要求
通过实习掌握点特征提取的原理、方法和过程，并能用计算机编程实现。
二、实验设备
1、计算机一台
2、立体数字图像
3、VC 开发平台
三、实验步骤
1.软件编写与调试
2.点特征提取
3.提取结果分析
四、实验结果与体会
实习报告二：影像匹配
专业班姓名：学号：日期：
一、实验目的
掌握相关系数影像匹配的原理和基本过程，并能编程实现。
二、实验设备
1、计算机一台
2、立体数字图像
3、VC 开发平台
三、实验步骤
1.软件编写与调试
2.影像匹配
3.匹配结果分析
四、实验结果与体会。
imagej使用 皮尔森系数
皮尔森系数是一种用来衡量变量之间线性相关性的统计方法。
在图像处理领域，我们常常使用皮尔森系数来衡量图像之间的相似性。
在图像处理软件ImageJ中，也提供了皮尔森系数的计算工具，可以方便地对图像进行相关性分析。
以下是在ImageJ中使用皮尔森系数的一般步骤：1. 打开图像：首先在ImageJ中打开需要进行相关性分析的图像文件。
在菜单栏中选择“File”-“Open”来打开图像文件。
2. 选择图像区域：如果需要对图像的特定区域进行相关性分析，可以使用ImageJ的选区工具来选择感兴趣的区域。
在菜单栏中选择“Image”-“Tools”-“Rectangular Selection”来选择矩形选区工具，然后用鼠标在图像上拖动来选择感兴趣的区域。
3. 计算皮尔森系数：在ImageJ的菜单栏中选择“Analyze”-“Tools”-“Colocalization Test”来打开相关性分析工具。
在相关性分析对话框中，选择“Pearson's Coeff.”作为计算相关性的方法，然后点击“OK”来进行计算。
4. 查看结果：计算完成后，相关性分析工具会在结果窗口中显示皮尔森系数的数值。
该数值范围在-1到1之间，表示了图像之间的线性相关性程度。
数值越接近1表示正相关性越强，数值越接近-1表示负相关性越强，数值接近0表示两者之间没有线性相关性。
通过以上步骤，我们可以使用ImageJ来计算图像之间的皮尔森系数，从而进行相关性分析。
这对于图像处理和医学影像分析等领域都具有重要意义。
希望以上内容能帮助大家更加深入地了解如何在ImageJ中使用皮尔森系数进行相关性分析。
皮尔森系数是一种常用的统计方法，用来衡量变量之间的线性相关性。
在图像处理领域中，皮尔森系数被广泛应用于衡量图像之间的相似性和相关性。
ImageJ作为一款功能强大的图像处理软件，提供了方便快捷的皮尔森系数计算工具，使用户能够进行图像之间相关性的分析。
关于VLL影像匹配的实验
关于VLL影像匹配的实验作者：寇蓉来源：《价值工程》2010年第22期摘要: VLL(Vertical Line Locus)法是一种常用的基于物方的影像匹配方法,本文以灰度数码航空影像为影像匹配的数据源,采用VLL算法进行影像匹配的实验,对VLL影像匹配算法的计算速度、算法的优势、缺陷及改进方案、匹配结果的精度等方面进行讨论。
Abstract: VLL (Vertical Line Locus) is a common used method in object-based image matching. This paper uses gray digital aerial images as matching source, and VLL algorithm in the image matching experiment, to discuss the speed, superiority, defect and improved methods, accuracy of the results.关键词: 影像匹配;VLL算法Key words: Image Matching;VLL algorithm中图分类号:TP399文献标识码:A文章编号:1006-4311(2010)22-0144-010引言影像匹配就是通过一种相似性测度在两张或多张影像上识别出同名地物点,在摄影测量方面利用影像匹配的方法可以较高精度的自动提取两张或多张影像上的同名点,简化人工作业量,缩短作业时间。
影像匹配还可以用于重建景物的三维影像、机器人视觉、地理信息系统、生物医学成像、DEM 自动生成甚至虚拟现实等领域都有着广泛的用途[1]。
影像匹配的方法可以分为基于像方的影像匹配和基于物方的影像匹配。
1VLL法基本原理铅垂线轨迹法(VLL)的原理是,假设在物方有一条铅垂线轨迹,则它在影像上的投影也是一直线,如图所示,VLL与地面交点A在影像上的构像必定位于相应的“投影差”上。
测绘技术中的影像配准方法详解
测绘技术中的影像配准方法详解引言在现代测绘技术中，影像配准是一项重要的工作。
它是指将不同时间或空间获取的多幅影像进行几何变换，使得它们在同一坐标系下对应位置的过程。
影像配准是研究人员和工程师们在测绘与遥感领域中经常面临的问题之一。
本文将详细介绍几种常用的影像配准方法及其原理。
一、特征点匹配特征点匹配是一种常见且经典的影像配准方法。
它通过提取影像中的特征点，并在不同影像之间找到对应的特征点来实现配准。
这种方法的主要思想是通过计算特征点之间的相似性来确定它们的对应关系。
在特征点匹配的过程中，通常有两种常用的方法：基于特征描述子和基于相似度测量。
基于特征描述子的方法中，通常会使用SIFT（尺度不变特征变换）或SURF （加速稳定特征）算法提取影像中的关键点和相应的特征描述子，然后通过比较特征描述子的相似性来进行匹配。
基于相似度测量的方法则是直接计算特征点间的欧氏距离或相关系数等来度量它们的相似程度，进而实现匹配。
无论使用哪种方法，特征点匹配的关键在于选择合适的特征点提取算法和匹配准则。
二、基于区域的方法特征点匹配方法在一些场景下可能会受到一些影响，例如，当影像中的纹理不明显或者存在大幅度的图像变形时，特征点提取和匹配的准确性可能会受到限制。
为了克服这些问题，基于区域的方法应运而生。
基于区域的方法通过将影像划分为多个重叠的小区域，并比较它们之间的相关性来实现匹配。
这种方法不依赖于特征点的提取，因此对于具有较弱纹理的影像或者存在图像变形的情况下能够取得较好的效果。
常见的基于区域的方法包括基于互信息的方法和基于灰度匹配的方法。
前者利用灰度直方图互信息来度量不同区域之间的相似性，后者则基于灰度直方图匹配来实现影像配准。
三、基于控制点的方法基于控制点的方法是一种常用且准确度较高的影像配准方法。
这种方法需要事先收集一些已知位置的控制点，然后通过计算这些控制点在不同影像中的坐标，进而通过数学模型来推算出影像间的转换参数，从而实现影像配准。
(完整)图像匹配+图像配准+图像校正
图像匹配图像匹配是指通过一定的匹配算法在两幅或多幅图像之间识别同名点，如二维图像匹配中通过比较目标区和搜索区中相同大小的窗口的相关系数,取搜索区中相关系数最大所对应的窗口中心点作为同名点.其实质是在基元相似性的条件下，运用匹配准则的最佳搜索问题。
图像匹配主要可分为以灰度为基础的匹配和以特征为基础的匹配.1、灰度匹配灰度匹配的基本思想:以统计的观点将图像看成是二维信号，采用统计相关的方法寻找信号间的相关匹配。
利用两个信号的相关函数，评价它们的相似性以确定同名点.灰度匹配通过利用某种相似性度量，如相关函数、协方差函数、差平方和、差绝对值和等测度极值，判定两幅图像中的对应关系。
最经典的灰度匹配法是归一化的灰度匹配法,其基本原理是逐像素的把一个以一定大小的实时图像窗口的灰度矩阵，与参考图像的所有可能的窗口灰度阵列，按某种相似性度量方法进行搜索比较的匹配方法，从理论上说就是采用图像相关技术。
利用灰度信息匹配方法的主要缺陷是计算量太大,因为使用场合一般都有一定的速度要求，所以这些方法很少被使用。
现在已经提出了一些相关的快速算法，如幅度排序相关算法,FFT相关算法和分层搜索的序列判断算法等。
2、特征匹配特征匹配是指通过分别提取两个或多个图像的特征（点、线、面等特征），对特征进行参数描述,然后运用所描述的参数来进行匹配的一种算法。
基于特征的匹配所处理的图像一般包含的特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间位置特征等。
特征匹配首先对图像进行预处理来提取其高层次的特征，然后建立两幅图像之间特征的匹配对应关系,通常使用的特征基元有点特征、边缘特征和区域特征。
特征匹配需要用到许多诸如矩阵的运算、梯度的求解、还有傅立叶变换和泰勒展开等数学运算。
常用的特征提取与匹配方法有:统计方法、几何法、模型法、信号处理法、边界特征法、傅氏形状描述法、几何参数法、形状不变矩法等.基于图象特征的匹配方法可以克服利用图象灰度信息进行匹配的缺点，由于图象的特征点比较象素点要少很多,大大减少了匹配过程的计算量;同时，特征点的匹配度量值对位置的变化比较敏感，可以大大提高匹配的精确程度；而且，特征点的提取过程可以减少噪声的影响，对灰度变化，图象形变以及遮挡等都有较好的适应能力.所以基于图象特征的匹配在实际中的应用越来越广泛。
遥感技术在测绘中的影像匹配方法
遥感技术在测绘中的影像匹配方法遥感技术是一种通过远距离获取和获取地球物体信息的技术手段。
在测绘领域，遥感技术被广泛应用于地图制作、地形分析和资源调查等方面。
其中，影像匹配是遥感技术中重要的一环，它通过对遥感影像进行准确的配准，使得不同时间或者不同源的影像能够互相重叠，因此具有重要的意义和应用价值。
影像匹配是指将两个或多个影像通过寻找各个影像之间的相同或相似的特征点，并利用这些特征点建立变换模型，将影像转换到同一坐标系下以实现重叠，从而完成准确的配准。
在影像匹配的过程中，有许多方法可以用于提取和匹配特征点，如几何特征匹配、密集光流法和SIFT等。
其中，SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）是目前较为常用且常见的影像匹配方法之一。
SIFT是一种在计算机视觉领域常用的特征提取和描述算法。
它的基本思想是通过在影像中寻找并描述关键点，然后利用这些关键点在不同影像之间进行匹配。
SIFT算法有三个主要步骤：尺度空间极值检测、关键点定位和描述符的生成。
在尺度空间极值检测中，通过使用高斯差分函数来检测影像中不同尺度下的极值点。
接着，在关键点定位中，通过阈值筛选和边缘响应去除等方法来确定最稳定的关键点。
最后，在描述符的生成中，利用关键点周围的图像梯度来生成一个128维的向量表示，该向量能够保持关键点的尺度和旋转不变性。
此外，除了SIFT方法外，基于区域的匹配方法也是影像匹配中常用的一种方法。
该方法针对影像中大范围的区域进行匹配，以获取图像的全局特征。
基于区域的匹配方法主要基于相似性度量，通过计算不同区域的相似度来找到最佳匹配的位置。
这种方法特别适用于遥感影像中存在遮挡、相似和重复纹理结构的情况。
总的来说，影像匹配方法在测绘中有着重要的作用。
它能够解决不同时间或者不同源的影像在几何上的差异，从而实现不同时空条件下的影像对比和变化检测。
通过遥感影像匹配，我们能够更加准确和可靠地获取地表的信息，进一步提高地理信息系统（GIS）和遥感技术在测绘中的应用水平。
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一对核线影像(*.raw)，大小为 1240×1210 像素。
左核线影像
右核线影像
4. 操作步骤
读入左右影像； 选择目标区（大小为 11×11 像素）与搜索区（11×1240 像素）； 计算相关系数，选择最大相关系数（大于 0.9）的两个区域的中心点为同名点。
附：相关系数实用公式
ρ(c,r) =
g′2i+r, j+c
−
1( m⋅n
m i=1
n
gi′+r , j+c )2 ]
j =1
∑∑ ∑∑ ∑∑ m
i =1
n j =1
(gi, j
⋅
gi+r, j+c )
−
1 m⋅n
(
m i=1
n
m
gi, j
gi′+r, j+c )
j =1
∑∑ ∑∑ ∑∑ ∑∑ m
[
i=1
n j =1
g 2i, j
−
1( m⋅n
m i=1
n
m
gi, j )2 ][
j =1
i =1
n j =1
编写基于相关系数的影像匹配程序
1. 目的
通过编制影像匹配程序，使学生掌握影像匹配的原理和方法，加深理解课堂中所学知识。此外， 通过软件设计，学生可以初步掌握影像处理的基本方法。
2. 内容
根据提供的一对核线影像，学生用相关系数最大法编制核线影像匹配程序，上机调试，完成同 名点的寻找过程并提交源程序代码。