变换为
S
e
T

38
也就是说，这两幅图像在频域中具有相同的幅值，只是相位不同，他们之间的相位差可以等效的表示为互功率谱的相位。两幅图的互功率谱为
e
39
其中为共扼符号，表示频谱幅度。通过对互功率谱式39进行傅立叶逆变换，在xy空间的（xy，即位移处，将形成一个单位脉冲函数，脉冲位置即为两幅被配准图像间的相对平移量x和y式39表明，互功率谱的相位等价于图像间的相位差，故该方法称作相位相关法。
f相位相关度法的优点1该算法简单速度快，因此经常被采用。对于其核心技术傅立叶变换，现在己经出现了很多有关的快速算法，这使得该算法的快速性成为众多算法中的一大优势。另外，傅立叶变换的硬件实现也比其它算法容易。2该算法抗干扰能力强，对于亮度变化不敏感。相位相关度法的缺点1该算法要求图像有50左右的重叠区域，在图像重叠区域很小的时，算法的结果很难保证，容易造成误匹配。2由于Fourier变换依赖于自身的不变属性，所以该算法只适用于具有旋转、平移、比例缩放等变换的图像配准问题。对于任意变换模型，不能直接进行处理，而要使用控制点方法，控制点方法可以解决诸如多项式、局部变形等问题。33基于特征的配准331比值匹配法比值匹配法算法思路是利用图像中两列上的部分像素的比值作为模板，即在参考图像T的重叠区域中分别在两列上取出部分像素，用它们的比值作为模板，然后在搜索图S中搜索最佳的匹配。匹配的过程是在搜索图S中，由左至右依次从间距相同的两列上取出部分像素，并逐一计算其对应像素值比值然后将这些比值依次与模板进行比较，其最小差值对应的列就是最佳匹配。这样在比较中只利用了一组数据，而这组数据利用了两列像素及其所包含的区域的信息。该算法的具体实现步骤如下1在参考图像T中间隔为c个像素的距离上的两列像素中，各取m个像素，计算这m个像素的比值，将m个比值存入数组中，将其作为比较的模板。2从搜索图S中在同样相隔c个像素的距离上的两列，各取出m
个像素，计算其比值，将m
个比值存入数组。假定垂直错开距离不超过
个像素，多取的
个像素则可以解决图像垂直方向上的交错问题。3利用参考图像T中的比值模板在搜索图S中寻找相应的匹配。首先进行垂直方向上的比较，即记录下搜索图S中每个比值数组内的最佳匹配。再将每个数组的组内最佳匹配进行比较，即进行水平方向的比较，得到的最小值就认为是全局最佳匹配。此时全局最佳匹配r