定义
一种利用图像之间互相关性进行图像配准的基本方法。
图像配准是用于将不同时间、不同传感器、不同视角及不同拍摄条件下获取的关于同一目标或背景的两幅图像进行匹配的过程(主要是几何意义上的校正) , 以达到空间位置匹配或叠加目的的处理过程。图像配准需要分析图像上的几何畸变，然后采用几何变换将图像规划到同一的坐标系中。
如果按照对图像信息的利用情况分，互相关法配准是一种基于区域（基于灰度）的配准办法，也即直接利用局部图像的灰度信息建立两幅图像之间的相似性度量，然后采用某种搜索方法寻找使相似性度量值最大或最小的变换模型的参数值。
互相关法是基于灰度统计的图像配准的方法，常用于进行模板匹配和模式识别。通过计算模板图像和搜索窗口图像之间的互相关值，来确定匹配的程度，互相关值最大时的搜索窗口位置决定了模板图像在待配准图像中的位置。
相关法配准的具体做法为取一幅图像的局部区域作为模板(如7X7)移动以覆盖另一幅图像的每一个位置，并计算其区域相似度，找到峰值的位置就是匹配位置。图像与模板之间的归一化互相关函数：
式中，
为模板，
是模板元素的平均值，
是图像，
是 和 覆盖的那个区域图像的平均值。分母的目的是关于灰度变量的归一化度量。
值的范围是从-1到+1。
相关法的优点在于方便硬件执行，可实时处理，缺点在于相似性度量的极大值极平坦,且计算复杂度大。这是因为基于区域（灰度）的配准方法可允许微小的旋转和尺度变化，但易受灰度变化影响，且对噪声、环境照度、传感器类型等敏感，当图像没有灰度和颜色方面的明显细节和显著信息时使用基于区域的特征匹配法较好。
因此目前针对相关法配准的改进有序贯检测法(SSDA)、Hausdorff 距离(HD)、基于边缘、向量的相关法等。
参考文献
[1] William K. Pratt. Correlation Techniques of Image Registration[J]. IEEE Trans Aes, 1974, 10(3):353-358.
