Abstract-This paper beskriver en ny teknik för att återställa stora likhet transformationer (rotation/skala/översättning) och måttliga perspektiv deformationer bland bildpar. Vi introducerar en hybridalgoritm som innehåller logpolära kartläggningar och ickelinjär minsta kvadratoptimering. Användningen av logpolära tekniker i det rumsliga området införs som en förbehandlingsmodul för att återställa storskaliga förändringar (t.ex. minst fyrafaldiga) och godtyckliga rotationer. Även om logpolära tekniker används i Fourier-Mellin transform för att rymma rotation och skala i frekvensdomänen, har dess användning i registrering av bilder som utsätts för mycket storskaliga förändringar ännu inte utnyttjats i den rumsliga domänen. I detta dokument visar vi den överlägsna prestandan hos den logpolära omvandlingen i funktionslös bildregistrering i den rumsliga domänen. Vi uppnår subpixelnoggrannhet genom användning av ickelinjär minsta kvadratoptimering. Registreringsprocessen ger de åtta parametrarna för den perspektivomvandling som bäst anpassar de två indatabilderna. Omfattande tester utfördes på okalibrerade verkliga bilder och en rad av 10 000 bildpar med kända transformationer härledda från Corel Stock Photo Library av royaltyfria fotografiska bilder.
I REF föreslås en bildregistreringsmetod för att återställa storskaliga likheter i rumsliga domäner.
Image registration using log-polar mappings for recovery of large-scale similarity and projective transformations
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine', 'Computer Science']}