双目立体匹配——归一化互相关（NCC）

　　归一化相关性，normalization cross-correlation，因此简称NCC，下文中笔者将用NCC来代替这冗长的名称。

　　NCC，顾名思义，就是用于归一化待匹配目标之间的相关程度，注意这里比较的是原始像素。通过在待匹配像素位置p(px，py)构建3*3邻域匹配窗口，与目标像素位置p'(p_x+d,p_y)同样构建邻域匹配窗口的方式建立目标函数来对匹配窗口进行度量相关性，注意这里构建相关窗口的前提是两帧图像之间已经校正到水平位置，即光心处于同一水平线上，此时极线是水平的，否则匹配过程只能在倾斜的极线方向上完成，这将消耗更多的计算资源。相关程度的度量方式由如下式子定义：

　　

　　上式中的变量需要解释一下：其中p点表示图像I₁待匹配像素坐标(p_x,p_y)，d表示在图像I₂被查询像素位置在水平方向上与p_x的距离。如下图所示：　

　　　　

　　左边为图像I₁，右边为图像I₂。图像I_1,蓝色方框表示待匹配像素坐标(p_x,p_y),图像I₂蓝色方框表示坐标位置为(p_x,p_y)，红色方框表示坐标位置(p_x+d,p_y)。(由于画图水平有限，只能文字和图片双重说明来完成了~)

　　W_p表示以待匹配像素坐标为中心的匹配窗口，通常为3*3匹配窗口。

　　没有上划线的I₁表示匹配窗口中某个像素位置的像素值，带上划线的I1表示匹配窗口所有像素的均值。