基于梯度相位相关的自动图像配准方法

这是本人编写的在matlab平台上实现的基于微粒群算法的图像配准

1.用原图通过平移一点（左或右）再（上或下）平移一下再缩放（变大或缩小）得出参考图。（操作顺序可随你变，第二张图先上下再左右都可以）2.两组实验的数据和配准结果讲解清楚最好截图要分析的数据和配准结

本文详细介绍了基于相位相关的图像匹配算法及其改进开题报告.pdf的实现原理和优化方法，包括相关理论知识和实验结果分析。文章旨在提高图像匹配的准确性和效率，为相关研究提供参考。其中涵盖了相位相关算法原理

图像配准(ImageRegistration)就是将不同时间、不同传感器（成像设备）或不同条件下（天候、照度、摄像位置和角度等）获取的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程。ENVI自5.0开始增加了Im

基于matlab的自动配准算法，函数原理不多说，亲测可用。

摘　要:为了增强图像配准的鲁棒性,提出了一种人机交互的图像配准算法,该算法首先利用人工选择控制点的方式得 到变化模型的初始参数,然后利用初始参数寻找其他可能匹配的特征点对,最后利用加权最小二乘法精确求

图像拼接过程中的图像配准部分采用了相位相关的方法。

提出一种加速分割特征算法与快速视网膜关键点描述子(FREAK)结合的图像配准算法。首先对图像建立尺度空间, 并在此基础上利用加速分割特征优化算法检测图像特征点, 结合Harris算法对特征点进行过滤,

提出一种基于特征和亮度的混杂图像配准方法.先对源图像进行小波分解,在小波金字塔最顶层的低频近似子图像上进行角点检测,过仿射变换模型得到初始配准参数;然后将这一参数逐层进行迭代精炼,至达到金字塔最底层,

比较好的介绍相位相关性概念的资料，对于信号相关性的解释和傅里叶变换的相位误差修正给出了很好的诠释！