NCC(Normalized Cross-Correlation)는 컴퓨터 비전 및 신호 처리 분야에서 사용되는 중요한 개념 중 하나이다. NCC는 두 신호 또는 이미지 간의 유사성을 측정하는 데 사용된다.
NCC는 크로스-상관(correlation)과 관련이 있으며, 다음과 같이 작동한다:
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두 신호 또는 이미지를 각각 정규화(normalize)한다. 이것은 각 신호 또는 이미지의 평균값을 빼고 표준 편차로 나누어 모든 값이 0에서 1 사이로 조정되도록 하는 과정이다. 이렇게 하면 크로스-상관 값을 비교하기가 더 용이해진다.
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정규화된 두 신호 또는 이미지 간의 크로스-상관 값을 계산한다. 크로스-상관은 두 신호 또는 이미지 간의 유사성을 측정하는데 사용되며, 두 신호 또는 이미지가 얼마나 비슷한 패턴을 가지고 있는지를 나타낸다.
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NCC 값은 일반적으로 -1에서 1 사이의 범위에 있으며, 1에 가까울수록 두 신호 또는 이미지가 매우 유사하고, -1에 가까울수록 정반대의 패턴을 갖는다. 0은 무상관성을 나타낸다.
NCC는 이미지 매칭, 템플릿 매칭, 객체 검출 및 패턴 인식과 같은 다양한 컴퓨터 비전 작업에서 사용된다. 두 이미지나 신호 간의 유사성을 정량화하고 비교하여 원하는 패턴 또는 객체를 찾는 데 유용한다.
