本文關(guān)鍵詞： 圖像配準 大尺度變換 層次化結(jié)構(gòu) 對數(shù)極坐標傅立葉變換 最小二乘　出處：《控制理論與應用》2017年06期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對傳統(tǒng)對數(shù)極坐標傅立葉變換(log-polar mapping based Fourier transform,LPMFT)在大尺度、大旋轉(zhuǎn)及大平移變換情況下不能精確估計圖像對之間的變換參數(shù),提出基于層次化及最小二乘的圖像配準方法(multi-resolution analysis and least square optimization,MALSO):首先,使用小波變換將圖像分解為多分層結(jié)構(gòu),并將每層的低頻部分作為待匹配圖像;其次,在每層中,引入窗口函數(shù)及自適應濾波函數(shù)以減少譜泄漏,混疊及插值誤差的影響;最后,構(gòu)建一個代價函數(shù),并通過最小二乘法求解最優(yōu)參數(shù).實驗表明,該方法既滿足大尺度,大旋轉(zhuǎn)及大平移參數(shù)準確估計要求,又比LPMFT對遮擋更具魯棒性,有一定的理論及應用價值.
[Abstract]:In order to reduce spectral leakage , aliasing and interpolation errors , a cost function and adaptive filter function are introduced to reduce spectral leakage , aliasing and interpolation errors .

【作者單位】： 四川大學計算機學院;
【基金】：Supported by National Natural Science Foundation of China(61571313,u1633126) National Key Research and Development Program(2016YFB08-00600) International Science and Technology Cooperation Project of Chengdu City(2015 GH02 00008 HZ) Young Talent Project in Science and Technology Innovation Program of Sichuan Province(2016017)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1522494