作者:王晗,魏明 单位:中国科学院遥感应用研究所;中国图象图形学学会;北京应用物理与计算数学研究所 出版:《中国图象图形学报》2017年第02期 页数:9页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFZGTB2017020050 DOC编号:DOCZGTB2017020059 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
  • 目的针对可见—红外图像之间配准点的数量不足、分布严重不均匀以及配准点之间的错配率高这3个核心问题,提出一种基于自适应特征点检测的可见—红外图像配准方法。方法本文提出的自适应特征点检测方法,以Harris corner作为基本特征点;以特征点数目与空间分布为检测目标,从而自动地估计合适不同空间位置的特征点的检测阈值。在特征点对匹配中,将梯度方向与互信息相融合有效地添加了相似性函数的空间位置信息。结果自适应Harris corner检测方法能够有效地提供空间分布均匀、数量充足的特征点。而梯度方向与互信息相融合的相似性匹配函数提高特征点的匹配率20%,降低配准误差50%。结论本文提出的多传感器图像配准方法能够快速、准确地实现可见光图像与红外图像之间的配准,在CCD-IR图像融合领域具有很好的实用价值。

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