ECC是什么?

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ECC 在 OpenCV 中的全称是 Enhanced Correlation Coefficient（增强相关系数）。
它是一种用于图像配准（Image Alignment）的方法，核心思想是通过最大化两张图像的相关系数（Correlation Coefficient）来找到它们之间的几何变换。

1. ECC 的用途

ECC 常用于 图像配准 (Image Registration)，也就是将两张不同时间、不同视角或不同传感器拍摄的图像对齐。
典型应用包括：

  • 视频稳定（video stabilization）
  • 医学图像对齐
  • 图像拼接
  • 运动估计

2. ECC 的原理

  • ECC 算法试图寻找一个几何变换矩阵（如仿射矩阵、单应性矩阵等），让模板图像 (templateImage) 与输入图像 (inputImage) 的重叠区域的相关性最大。
  • 在 OpenCV 中，这个优化过程由 cv::findTransformECC（EmguCV 对应 CvInvoke.FindTransformECC 或类似封装）实现。

3. FindTransformECC 的参数解释

例如 C# 封装版本：

csharp复制编辑public static double FindTransformECC(
    IInputArray templateImage,
    IInputArray inputImage,
    IInputOutputArray warpMatrix,
    MotionType motionType,
    MCvTermCriteria criteria,
    IInputArray inputMask = null);
  • templateImage：模板图像（通常是参考图像）。
  • inputImage：要对齐的图像。
  • warpMatrix：输出的几何变换矩阵。
  • motionType：运动模型（Translation, Euclidean, Affine, Homography）。
  • criteria：优化终止条件，如最大迭代次数、最小变化阈值。
  • inputMask：可选的掩码，用于定义参与计算的区域。
  • 返回值：最终的相关系数值（越接近 1 表示越匹配）。

4. ECC 和光流（Farneback）区别

  • Farneback光流：逐像素估计运动场（Dense Optical Flow）。
  • ECC：找到全局变换矩阵（例如平移、旋转、缩放），整体对齐图像。

简单说：Farneback 是“像素级别的局部运动”，ECC 是“整体的几何对齐”。

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