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亚像素级的图像配准方法
引用本文:卢浩,刘团结,尤红建.亚像素级的图像配准方法[J].国外电子测量技术,2012,31(4):45-49.
作者姓名:卢浩  刘团结  尤红建
作者单位:1. 中国科学院电子学研究所北京100190;中国科学院研究生院北京100049;中国科学院空间信息处理与应用系统技术重点实验室 北京 100190
2. 中国科学院电子学研究所北京100190;中国科学院空间信息处理与应用系统技术重点实验室 北京 100190
摘    要:在很多应用领域,要求图像配准的精度达到亚像素级,而多数亚像素级配准方法的运算量较大。文中阐述了一种高效的基于奇异值分解(SVD)的相位相关法。在无噪声干扰的情况下,该方法的精度达到0.02像素。通过对已知平移关系的图像的配准实验,比较了其与灰度相关函数内插法在无噪声和有噪声的情况以及应用于多光谱图像配准时的配准精度。实验表明,2种方法都有较好的抗噪声性能,在受噪声干扰不严重的情况下,基于SVD的相位相关法的配准精度优于灰度相关函数内插法。

关 键 词:图像配准  亚像素  奇异值分解  相位相关法  灰度相关函数内插法

Method of subpixel image registration
Lu Hao , Liu Tuanjie , You Hongjian.Method of subpixel image registration[J].Foreign Electronic Measurement Technology,2012,31(4):45-49.
Authors:Lu Hao  Liu Tuanjie  You Hongjian
Affiliation:1,3(1.Institute of Electronics,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100190,China;2.Graduate University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100049,China;3.Key Laboratory of Technology in Geo-spatial Information Procession and Application System,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100190,China)
Abstract:Subpixel image registration is required in many applications,but most of the subpixel image registration algorithms are unefficient.In this paper,we implement an efficient phase correlation method based on singular value decomposition(SVD).The accuracy of this method is 0.02 pixels when there is no additive gaussian white noise.Then we compared the registration accuracy between this method and intensity correlation function interpolation method using images with varying noise level and multispectral images.Experiment results verify that the accuracy of phase correlation method based on SVD is better than correlation function interpolation method.
Keywords:image registration  subpixel  singular value decomposition  phase correlation  intensity correlation function interpolation
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