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一种基于Keren亚像素配准方法的改进算法
引用本文:马俊,曾玉龙,范冲.一种基于Keren亚像素配准方法的改进算法[J].测绘与空间地理信息,2007,30(5):106-109.
作者姓名:马俊  曾玉龙  范冲
作者单位:1. 中南大学,信息物理工程学院,湖南,长沙,410083
2. 湖南省浏阳市规划勘察测绘院,湖南,浏阳,410300
摘    要:详细介绍了Keren亚像素空域配准算法及其不足,提出了对Keren及其迭代算法的改进算法,并给出详细的算法步骤。该算法基于简化的四参数仿射变换模型而不是刚体变换模型,成功地避免了Keren算法因为角度的泰勒级数展开所带来的误差,大大提高了配准精度。实验仿真结果表明该算法在强烈的噪声条件下,旋转角度的绝对误差与Keren迭代算法相比有非常显著的降低;平移参数在15°的大角度旋转情况下获得了0.1个像素以下的绝对误差精度,在小角度的情况下获得了0.01个像素以下的绝对误差精度。

关 键 词:图像配准  超分辨率  刚体变换  仿射变换
文章编号:1672-5867(2007)05-0106-04
收稿时间:2006-12-05
修稿时间:2006年12月5日

An Improvement Approach Based on Keren Sub-Pixel Registration Method
MA Jun,ZENG Yu-long,FAN Chong.An Improvement Approach Based on Keren Sub-Pixel Registration Method[J].Geomatics & Spatial Information Technology,2007,30(5):106-109.
Authors:MA Jun  ZENG Yu-long  FAN Chong
Abstract:This paper introduces the keren sub-pixel registration method in detail and points out its disadvantage.Moreover,this paper puts forward a new improvement approach about keren method and its iterative method.The improvement approach bases on the four parameters affine transformation model and abandons the rigid body transformation model.This change avoids the error that is brought by the Tailor series expandedness of angle and improves the precise of image registration greatly.The experiment shows that the improvement approach makes less absolute error of angle than keren method and its iterative algorithm in the case of great noise.The improvement approach makes the absolute error of translation parameters under 0.1 pixel in the case of the rotation angel of 15 degree and under 0.01pixel in the case of a small rotation angle.
Keywords:image registration  super resolution  rigid body transformation  affine transformation
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