相位相关法计算图像位移

一、原理介绍

当图像间仅存在平移时，正确的配准图像如图a所示（中心平移化了），最大峰的位置就是两图像的相对平移量，反之若不存在单纯的平移，则会出现如b所示的情况（多脉冲林立）

二、利用opencv求解

2.1、对待处理的两幅图像src1和src2应用窗函数去除图像的边界效应，文档中推荐使用汉宁窗，它可用createHanningWindow函数生成；

2.2、求傅立叶变换：Ga=DFT[scr1]和Gb=DFT[scr1]；

2.3、计算互功率谱:

2.4、对互功率谱求傅立叶逆变换：r=DFT-1[R]；

2.5、对r计算最大值的位置，并在以该位置为中心的5×5的窗体内应用下列公式获得亚像素级的精度位置：

最终(a,b)为两个图像之间的位移量。

本算法只适合图像存在偏移的配准问题，对于图像具有旋转等问题则需要更多的相关变量

三、python实现

函数：

注：phaseCorrelate函数只能处理32位或64位浮点型的单通道图像，因此如果不是处理这类图像，是需要进行转换的

ret = cv2.phaseCorrelate(src1,src2)

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