基于归一化梯度相位相关的大尺度图像快速配准算法<sup>*</sup>

doi:10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201508004

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摘要针对具有旋转、缩放、平移的大尺度变换图像的实时配准问题，提出基于归一化梯度相位相关的图像配准算法.该算法避免复杂的多层插值计算和迭代处理过程，利用归一化梯度相位相关法处理复数梯度图像，能在兼顾参数估计的鲁棒性和快速性的同时，扩大图像变换参数的估计范围.并通过一种参数可调整的窗函数有效抑制不同种类图像的边缘效应的影响.实验证明该算法的快速性和有效性.

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Abstract：To solve the real-time registration problem of large-scale images with rotations, scalings, translations simultaneously, an image registration algorithm based on normalized gradient phase correlation is proposed in this paper. The complicated multilayer computation, interpolation and iteration is avoided in this algorithm. Plural gradient images are disposed by normalized gradient phase correlation.Giving consideration to robustness and rapidity of parameters estimation at the same time, this algorithm can efficiently expand the estimation range of transformation parameters. By means of parameter-adjustable window function, it can suppress the influence of the edge effect of the different kinds of images. Experimental results illustrate the rapidity and effectiveness of the proposed algorithm.

收稿日期: 2014-06-30

ZTFLH:

TP 181

基金资助:国家自然科学基金项目(No.61203254)、教育部博士点基金项目(No.20120201120024)、中央高校基本科研业务费专项基金项目(No.xjj2012025)资助

作者简介: 陈怀玉，男，1991年生，硕士研究生，主要研究方向为模式识别、图像处理.E-mail:huaiyuchen14@gmail.com.杨旸(通讯作者)，女，1983年生，博士，讲师，主要研究方向为模式识别、图像处理.E-mail:yyang@mail.xjtu.edu.cn.

引用本文:

陈怀玉，杨旸. 基于归一化梯度相位相关的大尺度图像快速配准算法^*[J]. 模式识别与人工智能, 2015, 28(8): 694-701. CHEN Huai-Yu, YANG Yang. Rapid Registration Algorithm of Large-Scale Images Based on Normalized Gradient Phase Correlation. , 2015, 28(8): 694-701.

链接本文:

http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201508004 或 http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/Y2015/V28/I8/694