归一化互相关法（NormalizedCross-Correlation，简称NC）是一种用于衡量两个信号或图像之间相似度的数学方法。它通过计算两个信号的互相关值并将其归一化到-1到1的范围内，从而消除幅度变化对相似度比较的影响。NC值越接近1，表示两个信号越相似；越接近-1，表示越不相似；接近0则表示无明显相关性。归一化互相关法在图像处理、模式识别、医学影像分析等领域有广泛应用，特别是在模板匹配和特征识别任务中表现出色。