原理：利用模板與圖像做相關運算得到相關值矩陣，相關值最大的位置即檢測出的目標位置。相關值計算公式：

Matlab代碼：

clear,clc; car = imread('car.png'); mask = imread('wheel.png'); [h1,w1] = size(car); [h2,w2] = size(mask);car_ext = zeros(h1+h2-1,w1+w2-1); % car_ext為對car進行邊緣補零后的圖像 h2_2 = floor(h2/2); % 模板的半高 w2_2 = floor(w2/2); % 模板的半寬 m1 = h2_2+1; % 原圖像car在邊緣補零后的圖像car_ext中的起始行位置 m2 = h2_2+h1; n1 = w2_2+1; % 原圖像car在邊緣補零后的圖像car_ext中的起始列位置 n2 = w2_2+w1; car_ext(m1:m2,n1:n2) = car;g = zeros(h1+h2-1,w1+w2-1); % g記錄相關值 m = zeros(h1+h2-1,w1+w2-1); % 模板 % 滑動窗口進行相關濾波 for i = m1:m2for j = n1:n2sum1 = 0;sum2 = 0;m(i-h2_2:i+h2_2,j-w2_2:j+w2_2) = mask;for u = i-h2_2:i+h2_2for v = j-w2_2:j+w2_2sum1 = sum1+car_ext(u,v)*m(u,v); % 模板和原圖像對應位置相乘后累加sum2 = sum2+car_ext(u,v)^2; % sum2為圖像內容endendg(i,j) = sum1/sum2; % sum2對sum1進行調整，避免檢測出錯end end g = g(m1:m2,n1:n2); % 相關值矩陣去除邊緣的0 g = im2uint8(mat2gray(r)); tmp = max(g(:)); % 找出相關值矩陣的最大值 [y,x] = find(g==tmp); % 找出最大值的坐標figure,imshow(car); figure,imshow(g);

測試圖像：

模板：

運行結果：

?

總結

以上是生活随笔為你收集整理的数字图像处理——相关检测的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。