基于图像配准的傅立叶变换

资 源 简 介

基于图像配准的傅立叶变换

详 情 说 明

图像配准是计算机视觉中一项关键技术，其核心在于通过数学变换将不同视角或时间拍摄的图像精准对齐。而结合傅立叶变换的方法，则能在频域空间高效实现这一过程。

传统基于傅立叶变换的配准原理主要利用频域的两个特性：平移性质和相位信息。当图像发生平移时，其傅立叶变换的幅度谱保持不变，仅相位信息发生线性变化。基于此，通过计算两幅图像的互功率谱，再经逆傅立叶变换即可得到脉冲函数，其峰值位置直接对应图像间的平移偏移量。

这种方法尤其适用于存在平移变化的场景，计算效率显著优于逐像素搜索的时域方法。实际实现时还需考虑频域中心化、窗函数处理等细节来抑制频谱泄漏，同时结合对数极坐标变换可进一步处理旋转和缩放情况。对于存在噪声或局部差异的图像，频域方法也展现出较强的鲁棒性。