En este trabajo, se propone un esquema híbrido para encontrar las correspondencias puntuales fiables entre dos imágenes, que combina la distribución de la descripción de características espaciales invariantes y la alineación en el dominio de la frecuencia basada en una estrategia de refinamiento de grueso a fino en dos etapas. En primer lugar, el algoritmo de pirámide de imágenes reduce la muestra de las imágenes de origen y destino de forma jerárquica multiescala. Se aplica la transformada de Fourier-Mellin para obtener los parámetros de transformación a nivel grueso entre los pares de imágenes; a continuación, los parámetros pueden servir como conjetura gruesa inicial para guiar el siguiente paso de correspondencia de características a escala original, en el que las correspondencias se restringen en una ventana de búsqueda determinada por la deformación entre la imagen de referencia y la imagen actual; por último, se desarrolla una novedosa estrategia de correspondencia para rechazar las falsas correspondencias validando las relaciones geométricas entre los puntos de correspondencia candidatos. De este modo, se refinan los parámetros de alineación, lo que resulta más preciso y flexible que una técnica de ajuste robusta. Esto, a su vez, puede proporcionar un resultado más preciso para la correspondencia de características. Los experimentos realizados con pares de imágenes reales y sintéticas demuestran que nuestro método proporciona un rendimiento satisfactorio en la correspondencia de rasgos.
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