如何用scipy实现亚像素精度的图像互相关

Question

下面的图像显示了两个半径相同的圆，使用抗锯齿渲染，只是左圆水平移动了半个像素（请注意，圆水平中心位于左侧像素的中间，位于右侧像素边界）。

如果我执行互相关，我可以在相关阵列上取最大值的位置，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亚像素（浮点）偏移？”

在我的脚本中，我使用了scipy.signal.correlate2d或scipy.ndimage.filters.correlate，它们似乎产生了相同的结果。

这里的圆圈只是例子，但我的领域特定的特点往往有亚像素的位移，目前只得到整数位移是给出的结果，不是很好。。。

任何帮助都将不胜感激！

Answer 1

离散互相关（由它们实现）只能具有单像素精度。我能看到的唯一解决方案是将二维数组插值到更精细的网格（向上采样）。

Here's在DSP上关于互相关前上采样的一些讨论。

Answer 2

我遇到了一个非常类似的问题，也有移位的圆，偶然发现了一个伟大的Python包，叫做Adam Ginsburg的“图像注册”。它给你亚像素的二维图像移动，而且相当快。我相信这是一个流行的MATLAB模块的Python实现，它只在x相关峰值附近对图像进行上采样。

检查一下：https://github.com/keflavich/image_registration

我一直在用“chi2-shifts.py”效果很好。