фазовая корреляция 2D (Stitch 2D in ImageJ) для сшивания изображений

Question

Теперь я использую стандартную фазовую корреляцию для сшивания изображения. Это дает нормальные результаты, но на твердых изображениях это дает неправильный результат, но плагин Stitch 2D в ImageJ (FIJI) дает хороший результат в большинстве случаев. Алгоритм, используемый в плагине, описан в этой статье http://bioinformatics.oxfordjournals.org/content/25/11/1463.full.pdf Но я не могу этого понять. «В реальных изображениях, однако, F − 1 (Q) содержит несколько пиков, обозначающих разные переводы с высокой корреляцией. Кроме того, каждый пик описывает восемь различные возможные переводы (в 3D) из-за периодичности Фурье пространство. Чтобы определить правильный сдвиг, мы выбираем n наибольших локальных максимумов (3 × 3 × 3 окрестности) из F − 1 (Q) и оценить их восемь возможных переводы посредством взаимной корреляции на перекрывающейся области изображения A, B. Пик с наивысшей корреляцией выбран в качестве перевода между двумя изображениями. Если ни один из пиков не превышает определенного предела, предполагается, что плитки не перекрываются. " Кто-нибудь может объяснить, как это реализовать?

Answer 1

Из цитаты это выглядит так:

1. Они используют фазовую корреляцию для поиска нескольких кандидатов ( ", мы выбираем n наибольших локальных максимумов (окрестности 3 × 3 × 3) из F-1 (Q) ") для перекрывающегося сегмента между двумя изображениями
2. И затем они используют некоторое сопоставление в исходных данных изображения (" посредством взаимной корреляции на перекрывающейся областиизображения A, B. ")
3. Чтобы выбрать лучшего кандидата из этих (" Пик с самой высокой корреляцией выбирается как перевод между двумя изображениями. "),
4. Если этот лучший кандидат соответствует достаточно хорошо ( "Если ни один из пиков не превышает определенного предела, предполагается, что плитки не перекрываются." ).