检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]国防科学技术大学机电工程与自动化学院,湖南长沙410073
出 处:《信号处理》2009年第10期1598-1604,共7页Journal of Signal Processing
基 金:兵器预研项目资助(402050302)
摘 要:传统的基于Fourier-Mellin变换的图像配准算法对配准存在较小旋转、平移和尺度变换的图像对十分有效,但由于有限采样图像的旋转和缩放与离散傅立叶变换的不可交换性,以及采样和插值误差的存在,该算法对尺度变形较大的图像不再适用。本文深入分析了算法产生误差的根本原因,考察了误差对离散图像的傅立叶功率谱产生的影响,然后综合运用加窗和滤波等手段去除假象、改善频谱,改进后的算法可配准的尺度范围扩展到0.29~5,能满足绝大多数应用的需求。The traditional image registration technique based on Fourier-Mellin transform was proved to be efficient for recovering small rotation, scale and translation parameters. But because of the interpolation error and the aliasing stems from the fact that the discrete-Fourier transform does not commute with the rotation and scaling of sampled-images, the technique is unsuitable for pairs of images subjected to large scale transform. This paper investigates factors that degrade the precision of the algorithm, and makes some compensation through certain of methods like windowing and filtering. The combination of techniques improves the performance and extends the scale range to 0.29 - 5, which meets the demands of most applications.
关 键 词:图像配准 Fourier—Mellin变换 离散傅立叶变换 尺度不变性
分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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