相位相关影像匹配算法
近期需要用到相位相关影像匹配的方法来完成一个任务,所以对相位相关进行了研究。
目前完成了整像素级的相位相关匹配,如果读着需要的是亚像素的,这篇博客就无法完成您的需要了。但是相位相关实现的第一道障碍就是频率域相关的理解(弄完之后才会发现其实并不难)。要想实现亚像素级的精度,可以采用内插或者SVD分解等方法,且这两种方法的精度都达到了1/50像素(理论上)。
相位相关匹配,顾名思义,可以将这个词拆成三个部分,即:相位、相关、匹配;
相位:这部分的基础是傅里叶变换理论,也包含部分其他信号处理的知识,如窗函数等;
相关:这部分利用的是数学的方法,即建立一种度量标准,来衡量两者之间的相似度;
匹配:这部分是计算机视觉和数字摄影测量里面的思想,即找到同名点对。
不罗嗦了,下面是一些具体实现的思路:
1.将两张影像(立体相对,为了适合大部分读着,下面统一采用通俗的说法)读入,作为二维时域信号
2.对时域信号进行加窗(也可以在后面,频域进行加窗,但是一般都是时域加),加窗的好处就是减少能量泄露,根据用途不同可采用不同窗函数,以高斯窗为例,它长成这个样子
图片From:http://blog.csdn.net/youngchang06hpu/article/details/7693092
其他窗函数长得都差不多(视觉上哈,公式上都有不同的函数基的),这个窗函数的大小和你待处理影像块的大小是一样的,且与时域信号是点乘
3.对加窗后的信号进行快速傅里叶变化(我采用的是FFTW),转到频域
4.对得到的两对频域信号(之所以成为对是因为它包含实部和虚部)进行互功率谱的求解,这里可以参考文献:
http://wenku.baidu.com/link?url=nq9RH2ts87fRnnMKOPQ5sEwwZBBdNBtExXsfwljBcHCGZ3N126_K2Fd7vPhRQNWXRiOYE_ze6Jkctgj3Lx3qUlBWnPsgM3laQ4NhvhJGaJ_
5.对互功率谱进行快速傅里叶逆变换,再将其转换到时域,同样会得到一个矩阵
6.上面得到的那个矩阵就包含了影像配准的信息了,找到这个矩阵中值最大的那个点,其行列号就是两张原始影像偏移的大小
7.对得到的偏移量大小进行判断,是否大于原始影像的大小,需要做相应的调整。
以上就是其基本流程,近期时间比较紧,写的有点不着调,有啥问题留言吧。
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