注册两个图像(二维刚性翻译)在用户指定的一个像素的一小部分。而不是计算在FFT(快速傅里叶变换),这个代码使用选择性upsampling矩阵相乘的DFT(离散英尺)显著减少计算时间和内存不牺牲准确性。在这个过程的所有图像点是用来计算upsampled互相关在一个很小的社区在顶峰。这个算法被称为单步DFT算法[1]。
[1]Manuel Guizar-Sicairos塞缪尔·t·瑟曼和詹姆斯·r·Fienup“高效的亚像素图像配准算法,选择列托人。33岁,156 - 158 (2008)。
请参阅附上的HTML为更多的细节和一个示例实现。
引用作为
Manuel Guizar (2022)。通过互相关高效的亚像素图像配准(//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/fileexchange/18401-efficient-subpixel-image-registration-by-cross-correlation), MATLAB中央文件交换。检索。
MATLAB版本兼容性
创建R2015a
兼容任何释放
平台的兼容性
窗户 macOS Linux标签
确认
启发:BacStalk,STXM ParticleAnalysis2 GUI,BiofilmQ,自动二维刚体图像配准,STXM数据分析脚本——STACKLab集合,STXM Spectromicroscopy粒子分析例程
