资源简介
利用傅里叶变换和反傅里叶变换,实现两个图像之间相位相关性比较,从而得到平移量,用于图像防抖和简单的配准算法,matlab实现。
代码片段和文件信息
function [diracSignal_2DtranslationVector_PixtranslationVector_SubpeakValue] = PhaseCorrelationRegistration(imageInput_PreimageInput_Cur)
% % This function estimates the (pixel and subpixel level) motion vector using the phase correlation method;
% % The frame which will be interpolated matches the first variable
% % Compare the size of two images
[row_Precol_Predimen_Pre] = size(imageInput_Pre);
% [row_Curcol_Curdimen_Cur] = size(imageInput_Cur);
% if (row_Pre~=row_Cur)|(col_Pre~=col_Cur)|(dimen_Pre~=dimen_Cur)
% error(‘The two images input should be of the same size!‘);
% return;
% end
% % Convert the RGB images to gray images
if dimen_Pre==3
gray_Pre = rgb2gray(imageInput_Pre);
gray_Cur = rgb2gray(imageInput_Cur);
elseif dimen_Pre==1
gray_Pre = imageInput_Pre;
gray_Cur = imageInput_Cur;
else
error(‘Not the proper image format!‘);
return;
end
% % To reduce the computational cost
%截取图象大小128*128
% gray_Pre = gray_Pre(51:178101:228);
% gray_Cur = gray_Cur(51:178101:228);
% row_Pre = 128;
% col_Pre = 128;
%下采样图象大小256*256
% for u=1:256
% for v=1:256
% gray_Pre1(uv) = gray_Pre(u*2v*2);
% gray_Cur1(uv) = gray_Cur(u*2v*2);
% end
% end
% gray_Pre = gray_Pre1;
% gray_Cur = gray_Cur1;
% row_Pre = 256;
% col_Pre = 256;
%chipping is end.
% % Fourier transform of the two images
spectrum_Pre = fft2(double(gray_Pre));
spectrum_Cur = fft2(double(gray_Cur));
% % Acquire the CPS(Cross Power Spectrum)
% CPS = ones(row_Precol_Pre);
CPS = spectrum_Cur./spectrum_Pre;
% Shift the spectrum centre so the (00) vector will be at (N/2N/2)
for u=1:row_Pre
for v=1:col_Pre
CPS(uv) = CPS(uv)*power(-1u+v); % MATLAB offers fftshift function
% % -----------------------------------------------------------------------
% Experiment of new method which is used to remove the content varying effect
% if abs(spectrum_Pre(uv))<50
% CPS(uv) = 0*CPS(uv);
% end
% % ---------
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