基于层次化及最小二乘的精确图像配准

摘要：

针对传统对数极坐标傅立叶变换(log-polar mapping based Fourier transform,LPMFT)在大尺度、大旋转及大平移变换情况下不能精确估计图像对之间的变换参数,提出基于层次化及最小二乘的图像配准方法(multi-resolution analysis and least square optimization,MALSO):首先,使用小波变换将图像分解为多分层结构,并将每层的低频部分作为待匹配图像;其次,在每层中,引入窗口函数及自适应滤波函数以减少谱泄漏,混叠及插值误差的影响;最后,构建一个代价函数,并通过最小二乘法求解最优参数.实验表明,该方法既满足大尺度,大旋转及大平移参数准确估计要求,又比LPMFT对遮挡更具鲁棒性,有一定的理论及应用价值.

关键词：图像配准、大尺度变换、层次化结构、对数极坐标傅立叶变换、最小二乘

所属期刊栏目：34

分类号：TP273(自动化技术及设备)

资助基金：National Natural Science Foundation of China61571313, u1633126;National Key Research and Development Program2016YFB08-00600;International Science and Technology Cooperation Project of Chengdu City2015–GH02–00008–HZ;Young Talent Project in Science and Technology Innovation Program of Sichuan Province2016017

在线出版日期：2017-10-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：811-819