归一化互相关算法因其图像匹配稳定性高的特点被广泛应用于SAR成像和红外成像的制导系统中。为增强其应用的实时性,讨论一种基于TS201处理器,在保证全图遍历条件下,结合处理器的自身特性,采用递推与多模板思想构建的归一化互相关快速算法。实验证明,该执行效率常规算法的实现方案有了很大提高,可以实现低对比度条件下的目标精确匹配。

摘要：归一化互相关算法因其图像匹配稳定性高的特点被广泛应用于SAR成像和红外成像的制导系统中。为增强其应用的实时性，讨论一种基于TS201处理器，在保证全图遍历条件下，结合处理器的自身特性，采用递推与多模板思想构建的归一化互相关快速算法。实验证明，该执行效率常规算法的实现方案有了很大提高，可以实现低对比度条件下的目标精确匹配。 　　1 归一化互相关算法实现过程分析 　　基于灰度图像匹配技术中最经典的算法的归一化互相关算法，虽然具有抗白噪声能力强，匹配准确性高的突出特点，但其大计算量，对于算法应用

图像匹配指在已知目标基准图的子图集合中，寻找与实时图像最相似的子图，以达到目标识别与定位目的的图像处理技术。由于归一化互相关算法的实现方案简单，对灰度值的线性变化具有适应性、抗白噪声能力强，以及匹配性能稳定的特点，已成为图像匹配技术中应用最为广泛的匹配算法。该算法不仅可以应用于民用图像处理技术领域，也可以应用于SAR成像和红外成像制导系统等军事领域当中。虽然归一化互相关算法的匹配能力强，性能稳定，但该算法的计算量较大，不易应用于实时系统当中。针对这一现象，讨论了一种基于ADSP-TS201处理器