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在图像处理领域，图像配准是一项关键任务，用于将不同时间、视角或传感器获取的图像对齐，以便进行比较、融合或分析。本教程重点介绍使用MATLAB中的快速傅里叶变换（FFT）进行图像配准，特别是针对粗略平移参数的估算，即“粗配准”。 图像配准通常涉及寻找两个图像之间的几何变换，这种变换可以是平移、旋转、缩放或其他复杂的形变。在基于FFT的图像配准中，我们首先将图像转换到频域，利用相位相关性来寻找图像之间的相对位移。 相位相关是一种高效的方法，它利用了两个函数在频域中的相位差异来估计它们之间的相对位移。具体步骤如下： 1. **预处理**：确保两个待配准图像具有相同的尺寸，可能需要填充或裁剪。同时，去除图像边缘的噪声和不规则部分，以提高配准的准确性。 2. **傅里叶变换**：对两个图像分别进行二维快速傅里叶变换（2D FFT），将它们从空间域转换到频域。FFT的结果是一个复数矩阵，其中包含幅度和相位信息。 3. **相位相关计算**：在频域中，两个图像的乘积再进行逆傅里叶变换（IFFT）会产生一个相关图。相关图的最大值点对应于两个图像之间最佳的平移估计。这是因为相位差在平移时会累积，导致相关性的最大值发生偏移。 4. **位移估计**：通过找到相关图的峰值位置，可以确定图像的平移参数。在MATLAB中，可以使用`峰检测`函数或者直接对相关图进行最大值搜索来实现。 5. **应用变换**：一旦得到平移参数，就可以使用MATLAB的`imtranslate`函数对原始图像进行平移，以实现配准。 在提供的压缩包中，文件`computedelta.m`和`test.m`很可能是实现上述过程的MATLAB脚本。`1g.jpg`、`2g.jpg`和`1g3.jpg`是待配准的图像文件，通过运行这些脚本，可以实际操作并观察配准效果。`www.pudn.com.txt`可能是下载资源的来源信息，对配准过程本身并无直接影响。 需要注意的是，这种方法适用于估计粗略的平移，对于更复杂的旋转、缩放或仿射变换，可能需要更高级的配准算法，如互相关法、特征点检测或非线性优化方法。此外，对于噪声较大的图像，可能需要先进行滤波处理以提高配准的精度。在实际应用中，根据具体情况选择合适的配准策略至关重要。