直到在原始图像中寻找到精确的匹配位置。算法的优点: (1) 该算法思路简单,容易理解,易于编程实现。(2) 该算法的搜索空间比逐一比较要少,在运算速度较逐一比较法有所提高。算法的缺点: (1) 算法的精度不高。在是在粗略匹配过程中, 移动的步长较大, 很有可能将第一幅图像上所取的网格划分开,这样将造成匹配中无法取出与第一幅图像网格完全匹配的最佳网格, 很难达到精确匹配。(2) 对图像的旋转变形仍然不能很好的处理。与逐一比较法一样, 该算法只是对其运算速度有所改进, 让搜索空间变小, 并无本质变化, 因此对图像的旋转变形并不能进行相应处理。 3.2.3 相位相关法相位相关度法是基于频域的配准常用算法。它将图像由空域变换到频域以后再进行配准。该算法利用了互功率谱中的相位信息进行图像配准, 对图像间的亮度变化不敏感, 具有一定的抗干扰能力, 而且所获得的相关峰尖锐突出, 位移检测范围大, 具有较高的匹配精度。相位相关度法思想是利用傅立叶变换的位移性质,对于两幅数字图像 s,t ,其对应的傅立叶变换为 S,T ,即: S=F{s}= e T=F{t}= e (3-6) 若图像 s,t 相差一个平移量(x ,y) ,即有: s(x,y) = t(x-x ,y-y ) (3-7) 根据傅立叶变换的位移性质,上式的傅立叶变换为: S( )=e T() (3-8) 也就是说,这两幅图像在频域中具有相同的幅值,只是相位不同,他们之间的相位差可以等效的表示为互功率谱的相位。两幅图的互功率谱为: =e (3-9) 其中* 为共扼符号, 表示频谱幅度。通过对互功率谱式(3-9) 进行傅立叶逆变换,在((x,y) 空间的(x ,y), 即位移处, 将形成一个单位脉冲函数, 脉冲位置即为两幅被配准图像间的相对平移量 x和y式(3-9) 表明,互功率谱的相位等价于图像间的相位差,故该方法称作相位相关法。
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