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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.  相似文献
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