WNCC - 加权归一化互相关：通过归一化互相关但使用加权模板在图像中执行模式匹配-matlab开发

归一化互相关 (NCC) 是在已知比例和方向的图像中查找给定模式的绝佳选择。 Matlab 的 IP 工具箱 normxcorr2 函数就是这样做的。 然而，没有办法指定图案的哪些像素是重要的。 这尤其成问题，因为模板（即模式）矩阵无意中指定了矩形 ROI。 因此，如果图像中出现的图案具有与图案足够接近的伪影，它将在模板窗口的范围内，因此响应会降低。 假设问题的本质是这样的伪影对于模式匹配实际上并不重要，能够减轻远离模式的像素可以减轻这种情况。 注意：这个函数比 normxcorr2 更昂贵。 它在图像和模板大小的矩阵之间使用 3 个卷积（技术上相关）。 卷积实现自动在频域和空间域之间切换，因此时间通常是“合理的”。 WNCC 公式（但不是实现）与 NCC 相同，但它具有加权方差与常规方差，即NCC = cov(x,y)/sqrt(cov(x,x)*cov(y,y)) ==> WNCC