凌 程，耿修瑞，杨炜暾，赵永超

(中国科学院电子学研究所 中国科学院空间信息处理与应用系统技术重点实验室， 北京 100190； 中国科学院大学， 北京 100049)(2017年11月13日收稿； 2018年1月9日收修改稿)

图像配准是一项非常重要的图像预处理技术。随着数字图像处理的发展，图像配准技术已经被广泛应用于高分辨率图像生成[1]、医学图像对齐[2]、高精度3D重建[3]、遥感图像变化检测、多源图像融合等领域。这些关键领域中，需要高精度的图像配准，即亚像素级的图像配准。现有的亚像素级图像配准算法主要分为3类[4-5]：基于插值的方法[6-8]、解最优化问题法[9-10]和扩展的相位相关法[2,11-13]。其中，基于插值的方法采用插值技术对相似性函数或者图像进行插值重采样，以插值后的最大值位置作为配准位置，以此达到亚像素的精度。Guizar-Sicairos等[7]对相似形函数内插法进行快速改进；Yousef等[8]在此基础上进一步提高速度，在保证配准精度的同时大大减少计算复杂度。本文在此将Yousef等[8]提出的快速相似性函数内插法称为fast-SSDFT方法。解最优化问题法的目标函数为衡量两幅待配准图像之间相似程度的函数，支持各种变换模型，具有参数选择灵活，计算精度高的特点，但是其计算量非常大，收敛概率和得到全局最优解的概率也需要提高。基于相位相关的方法利用傅里叶变换的特性，将时域上的平移量转化为求解频域上的相位相关，具有精度高、对噪声鲁棒和计算复杂度低等优点。

目前所有扩展的相位相关法都是基于傅里叶变换的平移特性，即两幅待配准的图像在空间域上存在平移，转换到频域上则表现为线性相位，通过对频域上线性相位的求解来获得空间域上的平移量。……