phase_correlation_shift — FIT registration op

• 数据种类:image2d × image2d → table

• 调用: import fullseye as fs; fs.ledger.phase_correlation_shift(image1, image2, window: 'str | None' = 'hann', whitening: 'float' = 0.5, method: 'str' = 'upsample', upsample_factor: 'int' = 100) -> 'dict'(要直接调用实现,import filters_freq; filters_freq.phase_correlation_shift(image1, image2, window: 'str | None' = 'hann', whitening: 'float' = 0.5, method: 'str' = 'upsample', upsample_factor: 'int' = 100) -> 'dict';从台账取用则 opsfit.get("phase_correlation_shift"))

• GPU:无(仅 CPU 参考实现)

用法

用相位限定相关估计两幅图像对齐所需的亚像素平移。

默认 method=upsample，仅使用 NumPy，以矩阵乘法局部 DFT 在已白化周期 FFT 峰周围 1.5 像素范围内细化（upsample_factor=100）。method=parabola 更快，但向整数格约有 0.166 px 偏差。真值门中，有/无 Hann 时上采样误差为 0.010/0.010 px，抛物线为 0.166/0.172 px；NumPy 结果与 scikit-image 相差不超过 0.01 px。算法遵循 Guizar-Sicairos、Thurman 与 Fienup（2008），doi:10.1364/OL.33.000156。若 image2=shift(image1,d)，结果约为 -d。返回 dy、dx、峰值和峰值比；拒绝相对无纹理图像。

参考(示例数据、文献)

• 示例数据目录(下载 URL / 许可证) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有领域)加合成图,3-D 给出真实数据源(Stanford/PDS 等)的下载 URL。

• 算子来历与参考文献 —— 该算子族所依据的研究/方法出处。

• 算法的正典(作者、年份)与用途见上面的族使用指南。

可运行的示例(实际调用该算子并已验证的样例)

• fit_ops_from_knowhow — py -3.11 examples/fit_ops_from_knowhow.py

类型可衔接的下一个算子(可接受 table 作为输入)

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同类别(registration)

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*Provenance: filters_freq.py — FIT 算子登记表。本条目由 tools/opdocs.py md 自动生成(请勿手工编辑)。*

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