La idea es medir el grado de semejanza del patrón

La idea es medir el grado de semejanza del patrón con la ventana de correspondencia calculando el factor de correlación. (Kreiling, 1976) fue de los primeros que utilizo la correlación digital para generar automáticamente MDE con objeto de producir ortofotos. (Makarovic, 1980) presentó una colección de algoritmos para la correlación de imágenes.

Factor de correlación cruzado. El coeficiente de correlación ρ se define como:

Si ρ está normalizado se verifica -1≤ρ≤ 1. En la ecuación anterior los términos se definen como:

σLR, covarianza de las teselas de imagen L (izquierda) y R (derecha).

σL, desviación típica o estándar de la tesela de imagen L (patrón).

σR, desviación típica de la tesela de imagen R (ventana de correspondencia).

Si se introducen las funciones imagen gL(x,y) gR(x,y) para las teselas de imagen izquierda y derecha (en este caso el patrón y la ventana de correspondencia) y se notan en la forma gL, gR se obtienen las siguientes ecuaciones de definición:

La idea es medir el grado de semejanza del patrón con la ventana de correspondencia calculando el factor de correlación. (Kreiling, 1976) fue de los primeros que utilizo la correlación digital para generar automáticamente MDE con objeto de producir ortofotos. (Makarovic, 1980) presentó una colección de algoritmos para la correlación de imágenes.

Factor de correlación cruzado. El coeficiente de correlación ρ se define como:

Si ρ está normalizado se verifica -1≤ρ≤ 1. En la ecuación anterior los términos se definen como:

σLR, covarianza de las teselas de imagen L (izquierda) y R (derecha).

σL, desviación típica o estándar de la tesela de imagen L (patrón).

σR, desviación típica de la tesela de imagen R (ventana de correspondencia).

Si se introducen las funciones imagen gL(x,y) gR(x,y) para las teselas de imagen izquierda y derecha (en este caso el patrón y la ventana de correspondencia) y se notan en la forma gL, gR se obtienen las siguientes ecuaciones de definición:

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Factor de correlación cruzado. El coeficiente de correlación ρ se define como:

Si ρ está normalizado se verifica -1≤ρ≤ 1. En la ecuación anterior los términos se definen como:

σLR, covarianza de las teselas de imagen L (izquierda) y R (derecha).

σL, desviación típica o estándar de la tesela de imagen L (patrón).

σR, desviación típica de la tesela de imagen R (ventana de correspondencia).

Si se introducen las funciones imagen gL(x,y) gR(x,y) para las teselas de imagen izquierda y derecha (en este caso el patrón y la ventana de correspondencia) y se notan en la forma gL, gR se obtienen las siguientes ecuaciones de definición:

La idea es medir el grado de semejanza del patrón con la ventana de correspondencia calculando el factor de correlación. (Kreiling, 1976) fue de los primeros que utilizo la correlación digital para generar automáticamente MDE con objeto de producir ortofotos. (Makarovic, 1980) presentó una colección de algoritmos para la correlación de imágenes.

Factor de correlación cruzado. El coeficiente de correlación ρ se define como:

Si ρ está normalizado se verifica -1≤ρ≤ 1. En la ecuación anterior los términos se definen como:

σLR, covarianza de las teselas de imagen L (izquierda) y R (derecha).

σL, desviación típica o estándar de la tesela de imagen L (patrón).

σR, desviación típica de la tesela de imagen R (ventana de correspondencia).

Si se introducen las funciones imagen gL(x,y) gR(x,y) para las teselas de imagen izquierda y derecha (en este caso el patrón y la ventana de correspondencia) y se notan en la forma gL, gR se obtienen las siguientes ecuaciones de definición:La idea es medir el grado de semejanza del patrón con la ventana de correspondencia calculando el factor de correlación. (Kreiling, 1976) fue de los primeros que utilizo la correlación digital para generar automáticamente MDE con objeto de producir ortofotos. (Makarovic, 1980) presentó una colección de algoritmos para la correlación de imágenes.

Factor de correlación cruzado. El coeficiente de correlación ρ se define como:

Si ρ está normalizado se verifica -1≤ρ≤ 1. En la ecuación anterior los términos se definen como:

σLR, covarianza de las teselas de imagen L (izquierda) y R (derecha).

σL, desviación típica o estándar de la tesela de imagen L (patrón).

σR, desviación típica de la tesela de imagen R (ventana de correspondencia).

Si se introducen las funciones imagen gL(x,y) gR(x,y) para las teselas de imagen izquierda y derecha (en este caso el patrón y la ventana de correspondencia) y se notan en la forma gL, gR se obtienen las siguientes ecuaciones de definición:La idea es medir el grado de semejanza del patrón con la ventana de correspondencia calculando el factor de correlación. (Kreiling, 1976) fue de los primeros que utilizo la correlación digital para generar automáticamente MDE con objeto de producir ortofotos. (Makarovic, 1980) presentó una colección de algoritmos para la correlación de imágenes.

Factor de correlación cruzado. El coeficiente de correlación ρ se define como:

Si ρ está normalizado se verifica -1≤ρ≤ 1. En la ecuación anterior los términos se definen como:

σLR, covarianza de las teselas de imagen L (izquierda) y R (derecha).

σL, desviación típica o estándar de la tesela de imagen L (patrón).

σR, desviación típica de la tesela de imagen R (ventana de correspondencia).

Si se introducen las funciones imagen gL(x,y) gR(x,y) para las teselas de imagen izquierda y derecha (en este caso el patrón y la ventana de correspondencia) y se notan en la forma gL, gR se obtienen las siguientes ecuaciones de definición:La idea es medir el grado de semejanza del patrón con la ventana de correspondencia calculando el factor de correlación. (Kreiling, 1976) fue de los primeros que utilizo la correlación digital para generar automáticamente MDE con objeto de producir ortofotos. (Makarovic, 1980) presentó una colección de algoritmos para la correlación de imágenes.

Factor de correlación cruzado. El coeficiente de correlación ρ se define como:

Si ρ está

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