【摘 要】
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针对传统对数极坐标傅立叶变换(log-polarmappingbasedFouriertransform,LPMFT)在大尺度、大旋转及大平移变换情况下不能精确估计图像对之间的变换参数,提出基于层次化及最小
【基金项目】
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Supported by National Natural Science Foundation of China (61571313, u1633126), National Key Research and Development Program (2016YFB08-00600), International Science and Technology Cooperation Projec
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针对传统对数极坐标傅立叶变换(log-polarmappingbasedFouriertransform,LPMFT)在大尺度、大旋转及大平移变换情况下不能精确估计图像对之间的变换参数,提出基于层次化及最小二乘的图像配准方法(multi-resolutionanalysisandleastsquareoptimization,MALSO):首先,使用小波变换将图像分解为多分层结构,并将每层的低频部分作为待匹配图像;其次,在每层中,引入窗口函数及自适应滤波函数以减少谱泄漏,混叠及插值误差的影响;最后,构建一
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