python - 如何使用 scipy 执行具有亚像素精度的图像互相关

Question

下图显示了两个相同半径的圆，用抗锯齿渲染，只是左边的圆水平移动了半个像素（注意圆的水平中心在左边一个像素的中间，在右边的像素边界处）。

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：

“如何使用 Numpy/Scipy 中的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，我使用了scipy.signal.correlate2dor scipy.ndimage.filters.correlate，它们似乎产生了相同的结果。

这里的圆圈只是示例，但我的特定领域特征往往具有亚像素移位，而目前仅获得整数移位给出的结果不太好......

任何帮助都感激不尽！

Answer 1

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二维数组插入到更精细的网格（上采样）。

这是关于 DSP 关于互相关之前上采样的一些讨论。

Answer 2

我遇到了一个非常相似的问题，也有移位的圆圈，偶然发现了一个很棒的 Python 包，由 Adam Ginsburg 称为“图像注册”。它为您提供亚像素 2D 图像偏移，并且速度相当快。我相信这是一个流行的 MATLAB 模块的 Python 实现，它只对 x 相关峰值附近的图像进行上采样。

看看：https ://github.com/keflavich/image_registration

我一直在使用“chi2_shifts.py”，效果很好。