模板与图像相似性

对两幅图像进行相似度的衡量，除了用眼睛观察的方法外，我们可以更加精确地用数据来客观的评估归一化，归一化的相关系数(NC)提供了度量工具。其计算公式如下：

MATLAB代码如下所示：

function dNC = nc(ImageA,ImageB)

if (size(ImageA,1) ~= size(ImageB,1)) | (size(ImageA,2) ~= size(ImageB,2))
error('ImageA <> ImageB');
dNC = 0;
return ;
end
ImageA=double(ImageA);
ImageB=double(ImageB);
M = size(ImageA,1);
N = size(ImageA,2);
d1=0;
d2=0;
d3=0;
for i = 1:M
    for j = 1:N
        d1=d1+ImageA(i,j)*ImageB(i,j) ;
        d2=d2+ImageA(i,j)*ImageA(i,j) ;
        d3=d3+ImageB(i,j) ;
    end
end
dNC=d1/(sqrt(d2)*sqrt(d3));

VC代码则根据自己所用库进行相应的修改，下面附上我自己所用的代码片段：

 int imgA_width;
 int imgA_height;
 int imgB_width;
 int imgB_height;
 imgA_width = m_img1_file.GetWidth();
 imgA_height = m_img1_file.GetHeight();
 imgB_width = m_img2_file.GetWidth();
 imgB_height = m_img2_file.GetHeight();

 if((imgA_width != imgB_width) || (imgA_height != imgB_height))
 {
  AfxMessageBox(_T("输入图像大小不相等！"));
  return;
 }

 double d1=0.0;
 double d2=0.0;
 double d3=0.0;

 COLORREF colorA;
 COLORREF colorB;
 BYTE byteA;
 BYTE byteB;

 //相关系数计算
 for(int i=0;i<imgA_height;i++)
 {
  for(int j=0;j<imgA_width;j++)
  {
   colorA = m_img1_file.GetPixel(j,i);
   colorB = m_img2_file.GetPixel(j,i);
   byteA = GetRValue(colorA);
   byteB = GetRValue(colorB);
   d1 = d1+byteA*byteB;
   d2 = d2+byteA*byteA;
   d3 = d3+byteB*byteB;
  }
 }

 m_ctNC = d1/(sqrt(d2)*sqrt(d3));

 this->UpdateData(false);