¿Cómo calcular el vector de desplazamiento 2D para el registro de imágenes binarias?

Mis entradas son varias imágenes binarias como:

A nivel mundial tienen el mismo contenido, pero pueden no estar registrados ya que se producen a partir de una cámara de mano. Lo que me gustaría calcular es el vector de desplazamiento 2D de la primera imagen a la segunda. Utilizo OpenCV y mi primer intento fue calcular puntos de características (algoritmo SURF) y la transformación afín entre ambas imágenes. Pero, por supuesto, la descripción de las características es un poco pobre en una imagen binaria, por lo tanto, la coincidencia es difícil y el mapa de coincidencia es muy inexacto.

¿Alguien tiene una idea de cómo podría hacer esto?

Estoy algo sorprendido de que los puntos característicos no funcionen tan bien. He tenido éxito registrando formas como la tuya usando

• Harris señala que este es un detector de esquina, en combinación con el algoritmo RANSAC. Ver la wiki o Peter Kovesi su sitio
• Usar un detector de características como SURF o SIFT en combinación con un mapa de bordes de la imagen antes de la detección de características seguido de alguna forma de coincidencia robusta.

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Lo probé con matlab y probé algunas variaciones sobre este tema. Actualmente uso

• SIFT características del mapa de borde para determinar la rotación y el escalado, aunque son muy pequeños entre las imágenes que proporcionó
• RANSAC para una combinación robusta
• Correlación cruzada para determinar la traducción entre las dos imágenes.

Fuente en github .

Una alternativa para RANSAC podría ser el enfoque de votación / binning de transformación Hough propuesto por el inventor de SIFT, David Lowe.