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文档简介
1、一种分层次的高精确图像配准算法,1.简介,在许多领域,例如航天航空技术、地理信息处理、图像镶嵌、医学图像处理等,都需要把同一物体的不同图像进行图像配准。在多帧重构过程中,这是一个基础工作,重构后的图像质量取决于配准的精度。算法的其中一些应用在文献1中有介绍。 文献23提出了快速和高效的配准算法,但只局限于右平移的应用。文献45介绍了传统的配准算法的应用,能达到亚像素级的精度。但算法的精确度受插补质量的影响,而且当图像存在重叠误差时候,配准往往失败。我们提出的健壮的分层算法,包括在时域的相位相关和频域的光谱消除,有效地解决了图像平移和旋转情况下的配准问题。 该算法对于欠采样造成的图像重叠误差,同
2、样能够达到亚像素级的精度。通过对图像进行快速的傅立叶变换,算法减少配准过程的计算量;通过分层次搜索的方法,首先是采用相位相关法进行粗略搜索,紧接着采用光谱消除的精确配准,加快了算法的速度。在论文的第二部分,我们将分别讨论相位相关和光谱消除两种方法。论文的第三部分将介绍一些实验结果。第四部分是论文的结论,2.层次策略,3.实验结果,为了估算其精确度,通过两幅仿真图像进行测试。在第一次仿真中,通过不同的平移量和不同的旋转角度获得六幅Lena图像。配准的结果如表一所示,第二个例子是对欠采样图像。这些人工平移图像通过下列途径产生:首先把原来128128的Lena图像以内交叉值替换的形式转变成51251
3、2。仿真图像(包括重叠问题)通过对上面的512512的图像在X轴和Y轴上以每隔8个像素距离重采样的方式得到。这样,将存在64张欠采样的图像(6464),每张图像上存在不同的亚像素级移位。图3所示为其中一幅。用其中六幅作为算法的测试图像,结果如表二所示,从表一种我们可以看出,算法可以对于存在平移和旋转问题的图像,其配准精度能够达到亚像素级别。对于欠采样图片,即使图片存在重叠问题,算法也能表现出很高的精确度。在第一个例子中,最大的平移和旋转误差分别为0.125像素和0.2度。在第二个例子中,最大值分别为0.125像素和0.1度,4、结论,本文提出了一种新的图像配准算法,对存在平移问题和选择问题的图像进行处理,其配准精度能够达到亚像素级。算法采用分层结构,精确高效。算法中的相位相关法,对图像由于欠采样造成的重叠误差,其处理精确度也能达到亚像素级
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