图像配准中变换矩阵与图像尺度的关系

Question

我目前正在使用“Registration estimator”应用程序进行图像注册。

基本上，该应用程序允许用户使用多种方法注册两个图像，并且输出包括变换矩阵。

问题是，现在我要注册两张大图，两张图的大小分别是63744*36064和64704*35072。直接注册两张图片几乎是不可能的，因为它们太大了。

我使用的方法是首先获取缩放后的图像进行配准，然后导出变换矩阵并将该矩阵应用于原始图像。

但是我发现即使是同一张图片，在不同的层次上得到的变换矩阵也不同。

例如，大小为 3984(63744/16)*2254(36064/16) 和 4022*2192 的图像的变换矩阵不同于 1992*1127 (1/32) 和 2022*1096 (1/32) )。

在那种情况下，我对大小和转换矩阵之间的关系感到困惑。谁能给我一个提示，以便我可以根据我对较低级别（较小尺寸）图像的变换矩阵精确注册两个原始图像？

Answer 1

对图像进行下采样对平移矩阵有直接影响。例如，假设在 x 方向上有 2 个像素平移，通过 2 倍的下采样将其更改为 1 个像素。虽然注册原始图像很容易补偿这种影响，但如果存在内存限制，您应该避免对图像进行下采样，因为您可能会丢失用于稳健注册的宝贵关键点。相反，您可以将图像分割成多个子图像，提取每个子图像中的特征，组合特征并匹配它们。