如何用scipy进行亚像素精度的图像互相关

Question

下面的图像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，并且在像素边界处在右边）。

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，我使用的是scipy.signal.correlate2d或scipy.ndimage.filters.correlate，它们似乎会产生相同的结果。

这里的圆圈只是示例，但我的特定于域的功能往往会出现子像素移位，目前只获得整数移位会产生不太好的结果......

非常感谢任何帮助！

Answer 1

我有一个非常类似的问题，也有转移的圈子，偶然发现了一个名为＆＃39;图像注册＆＃39;作者：Adam Ginsburg。它为您提供亚像素2D图像移位，并且相当快。我相信它是一个流行的MATLAB模块的Python实现，它只对x相关峰值周围的图像进行上采样。

检查出来：https://github.com/keflavich/image_registration

我一直在使用＆＃39; chi2_shifts.py＆＃39;效果很好。

Answer 2

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。