《表1 不同配准算法的配准精度Tab.1 Comparison of registration accuracy for different algo-rithms》

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《一种新颖快速的亚像素级大尺寸平移图像配准算法》

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总体而言，本文方法的配准时间比其他方法都要快。同时，从实验结果可以看出Guizar-Sicairos方法的配准误差略小，是0.000471，本文改进的方法的误差是0.000460。实验过程也表明本文算法可以适应各种平移情况，只需要初定位步骤中自适应地计算出采样步长即可，而文献[3]的改进算法只能处理微弱平移。为了定量地评估配准算法的精度，本文使用Uss评价准则来定量分析。表1表示不同配准算法下该估计量的有效性。根据Uss的分析，如果估计量的有效性指数接近1，该配准算法最为准确[3]。同时，通过改变需要的亚像素精度，本文也测试了Guizar-Sicairos配准算法和本文算法的配准精度与计算时间等性能，如表2所示，其中图像大小是512×512。实验结果表明，本文提出的改进算法将大大减少配准的时间复杂度和空间复杂度，并获得与原始算法相同的亚像素精度。