基于分数阶傅立叶变换的图像配准方法改进

发布时间：2025-07-18 22:43

　　在图像处理领域中,图像配准作为其中一个被研究的热点问题,不免在研究上存在一定的难点。它属于图像的预处理方法,同时也是图像识别、图像融合等领域的预处理步骤,与后面处理技术的成败密切相关。目前,许多研究人员将分数阶傅立叶变换(Fractional Fourier transform,以下简称为FRFT)作为研究方法,在图像融合、图像配准等方面已经获得了一些研究结果,但随着数字图像的多样性,已经无法满足现代化需求。本文主要将具有平移、旋转关系的图像作为研究对象,基于FRFT对图像配准实行进一步方法改进,使具有平移及旋转关系的图像在FRFT域上实现配准,并通过仿真实验来验证方法的可行性。本文提出了两种方法,一是基于FRFT和遗传算法(Genetic algorithm,以下简称为GA)的图像配准方法,二是基于FRFT和GA以及粒子群优化算法(Particle swarm optimization algorithm,以下简称为PSO)的图像配准方法。首先利用二维FRFT以及相位相关方法对具有平移变换和旋转变换的图像进行粗配准,同时得到粗配准参数。接下来寻找新的基于FRFT的相似度准则以及目标函数...

【文章页数】：47 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图2-1从平面旋转到平面(t,ω)α(u,v)

如图2-1,在时频平面上时间坐标轴和频率坐标轴是正交的,在时间轴t上,信号x(t)经过FFT后变为了沿着频率轴ω,可以看作信号从时域变换到频域,并且沿坐标平面旋转π/2。此外,如果信号连续旋转π/2两次,可以看作信号是在空间上进行了翻转;连续旋转π/2四次,信号将不会发生变化;如....

图2-2二维矩阵信号的FRFT

如下图2-2对一个二维矩阵信号进行不同旋转角度的二维FRFT,可以看到α=0或β=0时,二维FRFT就只在一个维度上进行FRFT;当α=π/2或β=π/2,二维FRFT仅在不同维度进行FFT。另外,二维FRFT的变换核是可分离的,即:

图2-3平移图像

当图像间仅存在平移坐标为(40,60)时,如图2-3所示,配准正确图像如下图2-4所示,即中心平移化,峰值位置为两图像相对平移量。图2-4脉冲函数

图2-4脉冲函数

图2-3平移图像2.对具有平移及旋转关系的图像配准

本文编号：4057545