Abstract-Vi presenterar en robust FFT-baserad metod för att skala invariant bildregistrering. Vår metod bygger på FFT-baserad korrelation två gånger: en gång i den logpolära Fourier domänen för att uppskatta skalning och rotation och en gång i den rumsliga domänen för att återställa restöversättningen. Tidigare metoder som bygger på samma principer är inte robusta. För att utrusta vårt system med robusthet och noggrannhet inför vi ändringar som skräddarsyr metoden efter bildens karaktär. För det första får vi effektiva logpolära Fourier-representationer genom att ersätta bildfunktioner med komplexa gråkantskartor. Vi visar att denna representation både fångar strukturen av framträdande bildfunktioner och kringgår problem i samband med lågpassagen av bilder, interpoleringsfel, gränseffekter och alias. För det andra, för att återställa de okända parametrarna, introducerar vi den normaliserade gradient korrelationen. Vi visar att med hjälp av bildgradienter för att utföra korrelation, de fel som orsakas av avvikelser är kartlagda till en enhetlig fördelning för vilka vår normaliserade gradient korrelation har robust prestanda. Uttömmande experiment med verkliga bilder visade att den föreslagna metoden, till skillnad från andra Fourier-baserade korrelationstekniker, kunde uppskatta översättningar, godtyckliga rotationer och skalfaktorer upp till 6.
Tzimiropoulos m.fl. I REF föreslås ett FFT-baserat tillvägagångssätt för att anpassa skalinvarianta bilder där den logpolära Fourier används för att uppskatta skalning och rotation.
Robust FFT-Based Scale-Invariant Image Registration with Image Gradients
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}