图像配准方法主要分为三类：一种是灰度方法信息方法，另一种是基于特征的方法，可细分为特征点、直线段、边缘轮廓、特征结构以及矩不变统计特征等，还有一种就是基于变换域的方法，如相位相关、Walsh Transform等方法。傅里叶-梅林变换就是一种变换域的方法。
在图像配准过程中，常常需要处理平移、旋转、尺度变换、遮挡、形变等问题，使用傅里叶-梅林变换可以很好的应对平移、平面内旋转、缩放和遮挡，是一种鲁棒性较强的方法。这篇博客讲详细介绍傅里叶-梅林变换的性质，以及其在图像配准过程中的应用。
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图像配准方法主要分为三类：一种是灰度方法信息方法，另一种是基于特征的方法，可细分为特征点、直线段、边缘轮廓、特征结构以及矩不变统计特征等，还有一种就是基于变换域的方法，如相位相关、Walsh Transform等方法。傅里叶-梅林变换就是一种变换域的方法。
在图像配准过程中，常常需要处理平移、旋转、尺度变换、遮挡、形变等问题，使用傅里叶-梅林变换可以很好的应对平移、平面内旋转、缩放和遮挡，是一种鲁棒性较强的方法。这篇博客讲详细介绍傅里叶-梅林变换的性质，以及其在图像配准过程中的应用。