附有限制条件的间接平差的图像配准算法及其应用

图像配准是超分辨率图像重建过程中的一个重要步骤。在实际应用中,Keren算法在旋转角度大于6°时存在较大的配准误差,且其计算复杂度随着图像平移量增大将增长数倍;Vandewalle算法在角度配准中存在一定的优势,但整体配准精度不如Keren算法。针对两种配准算法存在的问题,利用测量平差中附有限制条件的间接平差原理,提出一种改进算法。利用Vandewalle算法解算出图像间的旋转参数和平移参数,将旋转参数作为Keren算法参数的限制条件,并以平移参数作为初始值,代入Keren配准公式中,依据附有限制条件的间接平差原理,迭代求出平移参数的改正值。研究表明,该算法成功避免了大角度旋转情况下Keren算法因角度的泰勒级数展开所带来的误差,提高了配准精度,且具有更好的重建效果。