在 MATLAB 中使用归一化互相关 (normxcorr2) 进行亚像素精度模板匹配

Question

我正在使用来自 Matlab 的 normxcorr2 function 来计算两个图像之间某个区域的位移和速度。 问题是 normxcorr2 function 将结果作为 integer 值返回，并且它不评估子像素位移。 我发现的唯一解决方案是使用 imresize function 和双三次插值。 我将图像的大小增加了 5 倍并获得了更好的精度。

firstImage = imresize(firstImage, 5, 'bicubic');
secondImage = imresize(secondImage, 5, 'bicubic');

我的代码计算归一化互相关的主要部分：

function [offsetX, offsetY] = calculateCrossCorrelation(refImage, targetImage, displayImages)
    if displayImages
        figure(1);
        imshowpair(refImage, targetImage, 'montage');
    end
    
    c = normxcorr2(refImage, targetImage);
    
    if displayImages
        figure();
        surf(c);
        shading flat;
    end
    % Find the peak in cross-correlation
    [ypeak,xpeak] = find(c==max(c(:)));
    
    % Account for the padding that normxcorr2 adds
    yoffSet = ypeak-size(refImage,1);
    xoffSet = xpeak-size(refImage,2);
    
    if displayImages
        figure(3);
        imshow(targetImage);
        drawrectangle(gca,'Position',[xoffSet, yoffSet,...
            size(refImage,2), size(refImage,1)], ...
            'FaceAlpha',0);
    end
    
    offsetX = xoffSet;
    offsetY = yoffSet;
end

同样的问题出现在 Python openCV 库中，使用cv2.matchTemplate和TM_CCORR_NORMED方法。

我的问题是：使用 imresize 是使用 nomxcorr2 获得亚像素精度模板匹配的唯一选择，还是有更好的选择？