一种混杂的图像配准方法 (2006年)

提出一种基于特征和亮度的混杂图像配准方法。首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，通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，直至达到金字塔最底层，得到最终精确的配准参数。将这些不同配准方法结合起来，可以克服单独使用任一方法存在的不足。理论分析和实验结果表明，这种混杂图像配准算法精度较高。