图像配准技术：DFT与FFT的Matlab与Python源码实现

资源摘要信息:"DFT的matlab源代码-imreg:基于FFT的图像配准" 知识点: 1.FFT图像配准技术：FFT（快速傅里叶变换）是一种高效计算信号频域表示的方法。在图像处理中，FFT被广泛应用于图像配准，即对图像进行平移，旋转和缩放等操作，使得图像能够匹配到目标图像的位置。FFT图像配准技术的核心思想是将图像从空间域转换到频域，然后利用频域中的特性进行图像配准。 2.图像配准：图像配准是图像处理中的一个基本问题，主要是指将不同的图像进行对齐，使得相同的场景或者对象在图像中的位置一致。图像配准广泛应用于医学影像处理、遥感图像分析、计算机视觉等领域。图像配准的方法有很多，包括基于FFT的技术、基于特征的匹配技术、基于互信息的方法等。 3.Python库imreg：imreg是一个Python库，它实现了基于FFT的技术，用于平移，旋转和比例不变的图像配准。imreg库主要针对教育目的，主要用于学习和理解基于FFT的图像配准技术。虽然imreg不再被积极开发，但是开发者正在开发一个改进的版本。 4.FFT算法的参考文献：FFT算法的参考文献包括"基于FFT的平移，旋转和比例不变图像配准技术"，"基于FFT的算法的IDL/ENVI实现，用于自动图像配准"，"使用自适应极性变换的图像配准"等。这些文献详细描述了FFT算法在图像配准中的应用，为理解和实现FFT图像配准技术提供了理论支持。 5.版本信息：imreg库的版本为2020.1.1，执照为BSD。BSD是一种宽松的开源许可证，允许开发者自由地使用，修改和分发代码，只要保留原始的版权声明和许可证声明。 6.源代码文件：imreg的源代码文件名称为"imreg-master"，这表明imreg库的源代码已经被上传到了GitHub，并且可以被开发者自由地获取和使用。 以上就是对DFT的matlab源代码-imreg:基于FFT的图像配准的相关知识点的详细解读，希望对你有所帮助。