基于相位相关和重采样的亚像素图像配准算法

doi:10.3969/j.issn.1000-565X.2010.10.013

华南理工大学学报（自然科学版） ›› 2010, Vol. 38 ›› Issue (10): 68-73,78.doi: 10.3969/j.issn.1000-565X.2010.10.013

• 电子、通信与自动控制 • 上一篇下一篇

基于相位相关和重采样的亚像素图像配准算法

周武^1,2 胡跃明^1,2

1.华南理工大学精密电子制造装备教育部工程研究中心, 广东广州 510640； 2.华南理工大学自动化科学与工程学院, 广东广州 510640

收稿日期:2010-01-08 修回日期:2010-04-14 出版日期:2010-10-25 发布日期:2010-10-25
通信作者: 周武（1984-），男，博士生，主要从事计算机精密检测研究． E-mail:zhouwu787@126．com
作者简介:周武（1984-），男，博士生，主要从事计算机精密检测研究．
基金资助:
国家自然科学基金重点资助项目（60835001）

Sub-Pixel Image Registration Algorithm Based on Phase Correlation and Image Resampling

Zhou Wu ^1.2 Hu Yue-ming ^1.2

1.Engineering Research Center for Precision Electronic Manufacturing Equipments of the Ministry of Education,South China University of Technology,Guangzhou 510640,Guangdong,China;2.School of Automation Science and Engineering,South China University of Technology,Guangzhou 510640,Guangdong,China

Received:2010-01-08 Revised:2010-04-14 Online:2010-10-25 Published:2010-10-25
Contact: 周武（1984-），男，博士生，主要从事计算机精密检测研究． E-mail:zhouwu787@126．com
About author:周武（1984-），男，博士生，主要从事计算机精密检测研究．
Supported by:
国家自然科学基金重点资助项目（60835001）

摘要/Abstract

摘要： 为了实现高精度的图像配准,提出了一种基于相位相关和重采样的亚像素图像配准算法.首先基于相位相关实现像素级的粗定位,然后在粗定位点邻域范围内利用矩阵乘法的离散傅里叶变换（DFT）高倍数重采样,并基于相位相关作重采样区域的像素级定位,实现亚像素级的细定位.文中从理论上证明了基于矩阵乘法的DFT实现部分区域重采样的方法与基于零填充重采样的方法在计算精度上具有等效性.实验结果表明,文中算法的配准精度、计算效率和抗噪性优于基于交互相关和扩展相位相关的亚像素配准算法.

关键词: 相位相关, 重采样, 亚像素, 配准, 矩阵乘法

Abstract:

Proposed in this paper is a sub-pixel algorithm based on phase correlation and image resampling for high-accuracy image registration.In this algorithm,first,a pixel-level coarse location is realized using the conventional phase correlation method.Then,a fine step is performed,using the matrix multiplication discrete Fourier transform（DFT） to calculate the resampling region around the coarse point and to further locate the resampling region at a pixel level based on the phase correlation.Moreover,the accuracy equivalence between the matrix multiplication DFT and the zero-padding resampling is proved in detail.Experimental results show that the proposed algorithm is superior to the conventional cross-correlation-based and phase-correlation-based sub-pixel registration algorithms in terms of accuracy,efficiency and noise resistance.

Key words: phase correlation, resampling, sub-pixel, registration, matrix multiplication

周武胡跃明. 基于相位相关和重采样的亚像素图像配准算法[J]. 华南理工大学学报（自然科学版）, 2010, 38(10): 68-73,78.

Zhou Wu Hu Yue-ming. Sub-Pixel Image Registration Algorithm Based on Phase Correlation and Image Resampling[J]. Journal of South China University of Technology (Natural Science Edition), 2010, 38(10): 68-73,78.

[1]	何凯, 刘志国, 李大双, 等. 基于邻域结构和驱动力准则的非刚性点集配准[J]. 华南理工大学学报(自然科学版), 2022, 50(4): 73-80.
[2]	陈搏, 张肖宁, 虞将苗, 等. 基于图像配准与融合的胎 /路接触应力测试方法 [J]. 华南理工大学学报（自然科学版）, 2020, 48(4): 132-141.
[3]	杨春玲戴超. 视频压缩感知中基于菱形快速搜索的双匹配区域预测 [J]. 华南理工大学学报（自然科学版）, 2018, 46(3): 49-57.
[4]	张莉李彬田联房李祥霞. 基于局部结构张量－互信息的多模态图像配准[J]. 华南理工大学学报（自然科学版）, 2017, 45(7): 98-106.
[5]	吴一全龙云淋周杨 . 基于Arimoto 熵和Zernike 矩的刀具图像亚像素边缘检测[J]. 华南理工大学学报（自然科学版）, 2017, 45(12): 50-56.
[6]	张舞杰聂新桥何广栋. 基于图像处理的微钻芯厚测量[J]. 华南理工大学学报（自然科学版）, 2016, 44(7): 70-76,89.
[7]	孙季丰吴军政. 基于仿射投影的光线空间插值方法[J]. 华南理工大学学报（自然科学版）, 2013, 41(2): 1-6.
[8]	李展韩国强陈湘骥廖秀秀. 基于Keren配准和插值的快速超分辨率重建[J]. 华南理工大学学报（自然科学版）, 2011, 39(5): 84-90.
[9]	吴俊芳刘桂雄韦宁. 散焦含噪图像的点扩散函数估计与边缘检测[J]. 华南理工大学学报（自然科学版）, 2010, 38(6): 118-121,133.
[10]	郭琰谷延锋关卓威张晔. 基于分布质量的遥感图像配准控制点筛选方法[J]. 华南理工大学学报（自然科学版）, 2010, 38(12): 50-55.
[11]	田和强吴冬梅杜志江孙立宁. 基于ICP算法的脊椎手术导航配准技术[J]. 华南理工大学学报（自然科学版）, 2010, 38(11): 141-147.
[12]	张舞杰李迪叶峰. 基于视觉的贴片元件检测算法[J]. 华南理工大学学报（自然科学版）, 2010, 38(1): 65-69,86.
[13]	张舞杰李迪叶峰. 基于Sigmoid函数拟合的亚像素边缘检测方法[J]. 华南理工大学学报（自然科学版）, 2009, 37(10): 39-43.
[14]	张见威韩国强. 基于最近点拟引力场的图像配准方法[J]. 华南理工大学学报（自然科学版）, 2006, 34(6): 6-11.
[15]	张舞杰李迪叶峰. 基于计算机视觉技术的微钻刃面自动光学检测[J]. 华南理工大学学报（自然科学版）, 2006, 34(11): 55-59.

基于相位相关和重采样的亚像素图像配准算法

Sub-Pixel Image Registration Algorithm Based on Phase Correlation and Image Resampling

PDF

可视化

被引次数

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

编辑推荐

Metrics

本文评价