数字摄影测量第六章
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( x , y )D
1 E [ g ( x. y )] D
g ( x, y )dxdy
( x , y )D
E [ g ( x p, y q)]
1 D
g ( x p, y q)]dxdy
若C（p0, q0） ＞ C（p, q）（ pp0， qq0），则 p0, q0为搜索区影像相 对于目标区影像的位移参数。对于 河北工程大学资源学院 一维相关应有q 0。
g
i 1 j 1 m n
离散灰度数据差绝对值和的计算公式为
S ( c, r )Hale Waihona Puke Baidu
i, j
r , j c gi
若S（c0, r0） < S（c, r）（ cc0， rr0），则c0, r0为搜索区影像相对于目标区影像的位移行、列 参数。对于一维相关应有r 0。 河北工程大学资源学院
6.2基于相关系数的灰度匹配
6.2.1相关系数测度的性质 性质一：相关系数是灰度线性变换的不变量。 设X、Y分别表示模板窗口影像与搜索窗 口影像内的灰度值拉伸后形成的1维灰度矢量。 X=（x1,x2,……,xN），Y =（y1,y2,……,yN）， N=m×n，m、n为两窗口的维数。若对搜索 窗口内影像灰度值进行线性变换Y‘=aY+b， 则Y‘与X的相关系数ρ’和Y与X的相关 系数ρ相等。
6.1.2 灰度匹配中常用的相似性测度 基于灰度的影像匹配中，共轭实体既可以是 影像中的像素，也可以是从影像中提出的特征或 其他对象。但其匹配实体常用局部影像片中的灰 度值。确定共轭实体之间相似性程度所采用的相 似性测度则有下述几种常用的形式。
河北工程大学资源学院
6.1.2 灰度匹配中常用的相似性测度
（1）相关函数测度（矢量数积） 影像灰度函数g(x, y)与g(x′, y′)的相关函数
定义为：
R ( p, q )
( x , y )D
g ( x, y ) g ( x p, y q)dxdy
R（ p0, q0）＞ R（p, q）（ pp0， qq0）
qq0 ），则 p0, q0 为搜索区影像相对 于目标区影像的位移参数。对于一维相 河北工程大学资源学院 关应有q 0。
若 R（ p0, q0）＞ R（p, q）（ pp0，
6.1.2 灰度匹配中常用的相似性测度
（2）协方差函数测度（矢量投影）
C ( p, q )
( x , y )D
{g( x, y) E[ g( x, y)]}{g( x p, y q) E[ g( x p, y q)]}dxdy
主讲教师：王冬利
6 基于灰度的影像匹配 6.1 基于灰度的影像匹配概述 6.1.1基于灰度的影像匹配的定义 以影像上局部范围内的灰度值及其分布作 为匹配实体（或比较要素），通过计算匹配实 体之间的相似性测度寻找共轭实体的影像匹配 方法，称为基于灰度的影像匹配。
河北工程大学资源学院
6.1基于灰度的影像匹配概述
6.1.2 灰度匹配中常用的相似性测度
（4）差平方和测度（差矢量模）
S ( p, q )
2
( x , y )D
[ g ( x, y) g( x p, y q)] dxdy
2
S ( c, r )
2
( g
i 1 j 1
m
n
i, j
2 gi r , j c )
河北工程大学资源学院
6.2基于相关系数的灰度匹配 性质二：相关系数极大等价于左右窗口 灰度之间线性拟合的残差极小。
河北工程大学资源学院
6.1.2 灰度匹配中常用的相似性测度
（3）相关系数测度（矢量夹角） 相关函数测度受搜索矢量模长的影响， 而协方差测度则易受角度的影响。相关系 数测度则考虑单位化的目标向量和搜索向 量，其直观意义是搜索向量与目标向量的 夹角越小越相似，因而其匹配效果最好， 在实际中得到了广泛的应用。
河北工程大学资源学院
若S2（c0, r0） < S2（c, r），则c0, r0为搜 索区影像相对于目标区影像的位移行、列 参数。对于一维相关应有r 0。 河北工程大学资源学院
6.1.2 灰度匹配中常用的相似性测度 （5）差绝对值和（差矢量分量绝对值和）
S ( p, q )
( x , y )D
g ( x, y ) g( x p, y q) dxdy
1 E [ g ( x. y )] D
g ( x, y )dxdy
( x , y )D
E [ g ( x p, y q)]
1 D
g ( x p, y q)]dxdy
若C（p0, q0） ＞ C（p, q）（ pp0， qq0），则 p0, q0为搜索区影像相 对于目标区影像的位移参数。对于 河北工程大学资源学院 一维相关应有q 0。
g
i 1 j 1 m n
离散灰度数据差绝对值和的计算公式为
S ( c, r )Hale Waihona Puke Baidu
i, j
r , j c gi
若S（c0, r0） < S（c, r）（ cc0， rr0），则c0, r0为搜索区影像相对于目标区影像的位移行、列 参数。对于一维相关应有r 0。 河北工程大学资源学院
6.2基于相关系数的灰度匹配
6.2.1相关系数测度的性质 性质一：相关系数是灰度线性变换的不变量。 设X、Y分别表示模板窗口影像与搜索窗 口影像内的灰度值拉伸后形成的1维灰度矢量。 X=（x1,x2,……,xN），Y =（y1,y2,……,yN）， N=m×n，m、n为两窗口的维数。若对搜索 窗口内影像灰度值进行线性变换Y‘=aY+b， 则Y‘与X的相关系数ρ’和Y与X的相关 系数ρ相等。
6.1.2 灰度匹配中常用的相似性测度 基于灰度的影像匹配中，共轭实体既可以是 影像中的像素，也可以是从影像中提出的特征或 其他对象。但其匹配实体常用局部影像片中的灰 度值。确定共轭实体之间相似性程度所采用的相 似性测度则有下述几种常用的形式。
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6.1.2 灰度匹配中常用的相似性测度
（1）相关函数测度（矢量数积） 影像灰度函数g(x, y)与g(x′, y′)的相关函数
定义为：
R ( p, q )
( x , y )D
g ( x, y ) g ( x p, y q)dxdy
R（ p0, q0）＞ R（p, q）（ pp0， qq0）
qq0 ），则 p0, q0 为搜索区影像相对 于目标区影像的位移参数。对于一维相 河北工程大学资源学院 关应有q 0。
若 R（ p0, q0）＞ R（p, q）（ pp0，
6.1.2 灰度匹配中常用的相似性测度
（2）协方差函数测度（矢量投影）
C ( p, q )
( x , y )D
{g( x, y) E[ g( x, y)]}{g( x p, y q) E[ g( x p, y q)]}dxdy
主讲教师：王冬利
6 基于灰度的影像匹配 6.1 基于灰度的影像匹配概述 6.1.1基于灰度的影像匹配的定义 以影像上局部范围内的灰度值及其分布作 为匹配实体（或比较要素），通过计算匹配实 体之间的相似性测度寻找共轭实体的影像匹配 方法，称为基于灰度的影像匹配。
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6.1基于灰度的影像匹配概述
6.1.2 灰度匹配中常用的相似性测度
（4）差平方和测度（差矢量模）
S ( p, q )
2
( x , y )D
[ g ( x, y) g( x p, y q)] dxdy
2
S ( c, r )
2
( g
i 1 j 1
m
n
i, j
2 gi r , j c )
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6.2基于相关系数的灰度匹配 性质二：相关系数极大等价于左右窗口 灰度之间线性拟合的残差极小。
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6.1.2 灰度匹配中常用的相似性测度
（3）相关系数测度（矢量夹角） 相关函数测度受搜索矢量模长的影响， 而协方差测度则易受角度的影响。相关系 数测度则考虑单位化的目标向量和搜索向 量，其直观意义是搜索向量与目标向量的 夹角越小越相似，因而其匹配效果最好， 在实际中得到了广泛的应用。
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若S2（c0, r0） < S2（c, r），则c0, r0为搜 索区影像相对于目标区影像的位移行、列 参数。对于一维相关应有r 0。 河北工程大学资源学院
6.1.2 灰度匹配中常用的相似性测度 （5）差绝对值和（差矢量分量绝对值和）
S ( p, q )
( x , y )D
g ( x, y ) g( x p, y q) dxdy