灰度的两幅图像配准算法

资 源 简 介

灰度的两幅图像配准算法

详 情 说 明

灰度图像配准是计算机视觉和医学影像处理中的基础任务，主要通过寻找两幅图像之间的最佳空间变换关系来对齐图像。其核心在于定义合适的相似性度量标准，并通过优化算法寻找最佳变换参数。

相关系数法是最经典的灰度配准方法之一，它通过计算两个图像区域的像素值线性相关性来评估匹配程度。这种方法假设两幅图像之间存在线性强度关系，计算简单且对均匀光照变化具有鲁棒性。实现时通常采用归一化互相关（NCC）来消除亮度变化的影响。

PFC（Phase Correlation Function）算法则基于傅里叶变换的频域特性，通过计算两幅图像的互功率谱来识别空间位移。其最大优势是能直接计算出平移参数，对噪声和部分遮挡具有较好的抵抗能力。该算法在快速配准场景中表现优异，尤其适用于刚性平移变换的情况。

两种算法各有适用场景：相关系数法更适合处理存在旋转和缩放的情况，但计算量较大；PFC算法在纯平移配准时效率极高，但对复杂变换的适应性较弱。实际应用中常采用多分辨率策略，先进行粗配准再精细优化。