傅里叶梅林变换程序合集，经典sift图像配准

资 源 简 介

傅里叶梅林变换程序合集，经典sift图像配准

详 情 说 明

傅里叶梅林变换与SIFT图像配准技术解析

图像配准是计算机视觉中的关键技术，主要用于将不同时间、视角或设备获取的同一场景图像进行对齐。文中提到的Contoh_WPhaseCorrelation.m和ExtPhaseCorrelation.m文件实现了两种经典配准方法。

相位相关配准基于傅里叶变换特性，通过计算两幅图像的互功率谱来获取平移参数。其核心思想是利用频域变换将空间域的位移转换为相位差，具有计算效率高、对光照变化鲁棒的特点。傅里叶梅林变换更进一步，通过引入对数极坐标变换，可以同时解决旋转、缩放和平移的配准问题。

SIFT(尺度不变特征变换)则是基于特征的配准方法，通过检测图像中的关键点并提取特征描述符，实现特征匹配和变换矩阵估计。相比频域方法，SIFT对视角变化和非刚性形变更具适应性。

这两种方法各有优势：频域方法计算高效但对大形变敏感；SIFT适应性更强但计算量较大。实际应用中常根据场景特点选择或组合使用。完整的图像配准解决方案应包含特征提取、变换估计和图像重采样等标准流程。