本文選題：自適應(yīng)特征點檢測 + 可見—紅外圖像配準��； 參考：《中國圖象圖形學(xué)報》2017年02期

【摘要】：目的針對可見—紅外圖像之間配準點的數(shù)量不足、分布嚴重不均勻以及配準點之間的錯配率高這3個核心問題,提出一種基于自適應(yīng)特征點檢測的可見—紅外圖像配準方法。方法本文提出的自適應(yīng)特征點檢測方法,以Harris corner作為基本特征點;以特征點數(shù)目與空間分布為檢測目標,從而自動地估計合適不同空間位置的特征點的檢測閾值。在特征點對匹配中,將梯度方向與互信息相融合有效地添加了相似性函數(shù)的空間位置信息。結(jié)果自適應(yīng)Harris corner檢測方法能夠有效地提供空間分布均勻、數(shù)量充足的特征點。而梯度方向與互信息相融合的相似性匹配函數(shù)提高特征點的匹配率20%,降低配準誤差50%。結(jié)論本文提出的多傳感器圖像配準方法能夠快速、準確地實現(xiàn)可見光圖像與紅外圖像之間的配準,在CCD-IR圖像融合領(lǐng)域具有很好的實用價值。
[Abstract]:Aim to solve the three core problems such as insufficient number of matching points between visible and infrared images, serious uneven distribution and high mismatch rate between the matching points, a new method for registration of visible infrared images based on adaptive feature point detection is proposed. Methods the adaptive feature point detection method proposed in this paper takes Harris corner as the basic feature point and the number and spatial distribution of the feature point as the detection target, thus automatically estimating the detection threshold of the suitable feature points at different spatial positions. In feature pair matching, the spatial position information of similarity function is effectively added by combining gradient direction with mutual information. Results the adaptive Harris corner detection method can effectively provide a uniform spatial distribution and sufficient number of feature points. The similarity matching function with the fusion of gradient direction and mutual information can improve the matching rate of feature points by 20 and reduce the registration error by 50 percent. Conclusion the multi-sensor image registration method proposed in this paper can realize the registration between visible and infrared images quickly and accurately, and has a good practical value in the field of CCD-IR image fusion.
【作者單位】： 南通大學(xué)交通學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金青年項目(61503201) 江蘇省自然科學(xué)基金項目(BK20161280) 教育部人文社科項目(16YJCZH086)~~
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1984448