Image registration underpins measurement across scanning, camera, and microscopy imaging, yet a fundamental question is rarely posed: when is the sample-to-position map recoverable at all, and when does any estimator that reports a position necessarily fabricate one? We show that in reference-perturbed sampled imaging, where samples are localized through a perturbed reference, position fidelity (where samples land) and phase fidelity (which reference index becomes each block's origin) are logically independent: no policy acting on position information alone can guarantee phase fidelity. We derive a tight resolution threshold separating recoverable from provably-unidentifiable registration, and a recovery framework that certifies identifiable regions--recovering them exactly--while abstaining on provably-unidentifiable regions rather than hallucinating structure. On a deployed scanning system we measure a direction-bimodal registration offset consistent with the theory. Against classical and learned restoration baselines, certificate-free offset estimators fabricate structure on the unidentifiable regime, whereas the certified method abstains rather than fabricating. Finally, the certified-abstention mechanism carries across scanning, rolling-shutter, and cryo-electron-microscopy imaging--declining rather than fabricating on the regime it flags--though how completely it abstains and how tightly it bounds kept-region risk stay modality-specific (at extreme SNR the cryo-EM certificate abstains only partially): a structural-versus-statistical boundary in registration reliability.


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图像配准是图像处理研究领域中的一个典型问题和技术难点,其目的在于比较或融合针对同一对象在不同条件下获取的图像,例如图像会来自不同的采集设备,取自不同的时间,不同的拍摄视角等等,有时也需要用到针对不同对象的图像配准问题。具体地说,对于一组图像数据集中的两幅图像,通过寻找一种空间变换把一幅图像映射到另一幅图像,使得两图中对应于空间同一位置的点一一对应起来,从而达到信息融合的目的。 该技术在计算机视觉、医学图像处理以及材料力学等领域都具有广泛的应用。根据具体应用的不同,有的侧重于通过变换结果融合两幅图像,有的侧重于研究变换本身以获得对象的一些力学属性。
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