Abstract-En ny anpassningsbar exakt sätt att beräkna polar FFT och den logpolära FFT utvecklas i detta papper, nämligen Multilayer Fractional Fourier Transform (MLFFT). MLFFT är ett nödvändigt tillägg till den pseudopolära FFT av följande skäl: Det har lägre interpoleringsfel i både polara och logpolära Fourier transforms, det når bättre noggrannhet med nästan samma computing komplexitet som den pseudopolära FFT, och ger en mekanism för att öka noggrannheten genom att öka den användardefinierade datornivån. Detta dokument visar på både MLFFT självt och dess fördelar teoretiskt och experimentellt. Genom att betona applikationer av MLFFT i bildregistrering med rotation och skalning, våra experiment tyder på två stora fördelar med MLFFT: 1) Skalning upp till 5 och godtycklig rotationsvinklar eller skalning upp till 10 utan rotation kan återvinnas av MLFFT, medan, för närvarande, resultatet återvinns av state-of-the-art algoritmer är den maximala skalningen av 4. 2) Ingen iteration behövs för att återställa stora rotations- och skalvärden för bilder med MLFFT; därför är det effektivare än de pseudopolära FFT-metoderna för bildregistrering. Index Terms-Bildbehandling och datorseende, signalbehandling, beräkning av transformer, mönstermatchning.
- Pan et al. - Vad är det? REF föreslår flerlagers fraktionerad Fouriertransform (MLFFT) för att förbättra noggrannheten hos registrering av bilder med avseende på både rotation och skalning.
An Adaptable-Multilayer Fractional Fourier Transform Approach for Image Registration
{'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']}