zw_PhaseCorrelationRegistration.zip

zw_PhaseCorrelationRegistration.zip

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
% % -----------------------------------------------------------------------
    end
end


% % Inverse DFT of CPS to get the diracSignal_2D 
diracSignal_2D = ifft2（CPS）; 

% % Acquire the peak value of 2D dirac signal and the pixel level translation vector
peakValue = diracSignal_2D（11）;
translationVector_Pix = [1 1];

for u=1:row_Pre
    for v=1:col_Pre
        if diracSignal_2D（uv）>peakValue
            translationVector_Pix = [u v];
            peakValue = diracSignal_2D（uv）;
        end
    end
end

% % Acquire the subpixel level traslation vector
% tv_Row = translationVector_Pix（1）;
% tv_Col = translationVector_Pix（2）;
% temp_Row = 0; % To record row neigbour peak value   
% temp_Col = 0; % To record column neigbour peak value
% flag_Row = 1; % To record the direction of the row neigbour peak value
% flag_Col = 1; % To record the direction of the column neigbour pea

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     文件        4216  2019-03-09 20:48  \PhaseCorrelationRegistration.m
     文件          36  2019-03-09 20:48  \no.txt