【摘 要】
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基于奇异值分解(SVD)的相位相关法是一种经典的具有亚像素级精度的图像配准算法,但当两幅待配准图的平移量较大或噪声较强时,该配准算法中的积分法得到的相位解缠结果往往不
【机 构】
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中国科学院电子学研究所中国科学院空间信息处理与应用系统技术重点实验室,中国科学院大学
【基金项目】
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高分5号应用共性关键技术项目(30-Y20A28-9004-15/17);国家重大科研仪器研制项目(41427805)资助
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基于奇异值分解(SVD)的相位相关法是一种经典的具有亚像素级精度的图像配准算法,但当两幅待配准图的平移量较大或噪声较强时,该配准算法中的积分法得到的相位解缠结果往往不可靠。根据线性相位的单调变化特性,提出一种改进的相位解缠算法,通过比较相邻相位差和趋势斜率的一致性判断是否进行校正,从而得到真实相位值。针对真实光学图像的实验表明,该方法可以有效地对积分法所得到的结果进行校正,进而提高匹配精度。
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