python – 如何使用scipy执行亚像素精度的图像互相关

概述下图显示了两个相同半径的圆,用抗锯齿渲染,只是左圆圈水平移动了一半像素(注意圆圈水平中心位于左边像素的中间,右边的像素边界) ). 如果我执行互相关,我可以在相关数组上取最大值的位置,然后计算移位.但由于像素位置总是整数,我的问题是： “如何在Numpy / Scipy中使用互相关获得两个图像之间的子像素(浮点)偏移？” 在我的脚本中,使用scipy.signal.correlate2d或scip 下图显示了两个相同半径的圆,用抗锯齿渲染,只是左圆圈水平移动了一半像素(注意圆圈水平中心位于左边像素的中间,右边的像素边界) ).

如果我执行互相关,我可以在相关数组上取最大值的位置,然后计算移位.但由于像素位置总是整数,我的问题是：

“如何在Numpy / Scipy中使用互相关获得两个图像之间的子像素(浮点)偏移？”

在我的脚本中,使用scipy.signal.correlate2d或scipy.ndimage.filters.correlate,它们似乎产生相同的结果.

这里的圆圈只是示例,但我的特定于域的功能往往具有子像素移位,并且目前仅获得整数移位会产生不太好的结果……

任何帮助都感激不尽！

解决方法 离散互相关(由那些实现)只能具有单个像素精度.我能看到的唯一解决方案是将2D数组内插到更精细的网格(上采样).

Here’s关于DSP关于互相关之前的上采样的一些讨论.

总结

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