红外与可见光图像自相似性特征的描述与匹配

针对红外与可见光图像匹配的难题,提出了一种基于自相似性的异源图像点特征匹配算法。首先对红外与可见光图像进行小邻域平方和计算;再通过构造高斯金字塔,运用FAST-9进行角点检测,使得检测的特征点具有尺度属性;然后,统计特征点邻域的特征信息以确定特征点的主方向;再求取在相应尺度下特征点邻域的相关平面,对相关平面进行区域划分,提取每个区域相关平面的极值以构造100维的自相似性描述子,并对描述子进行归一化处理;而后,剔除不良特征描述子;最后采用最近邻匹配算法进行特征匹配。实验结果表明,提出的算法能够实现红外与可见光图像在视角、旋转、尺度变换下的有效匹配;在保证运算速度的前提下,提出的算法较SIFT算法在正确匹配率方面有明显提高。     

异源图像特征点边缘描述与匹配

特征提取是数字图像处理和计算机视觉中的一项重要技术,而利用特征描述算子来构造图像特征点是图像特征提取及配准中的一个关键步骤。SIFT特征点检测算子具有平移、旋转及缩放不变性,在图像配准中应用很广泛。针对基于SIFT特征的64维描述算子的不足进行了改进。通过仿真实验证明,改进后的算法比原算法精度更高,且时间复杂度有所降低。     

红外与可见光图像特征点边缘描述与匹配算法

针对红外与可见光图像中特征点匹配的难题,提出一种基于形状上下文的特征点邻域边缘描述与匹配算法.首先采用基于曲率尺度空间的角点检测算法进行特征点提取,并将特征点所在曲线的法线作为主方向,避免了图像的旋转代价;然后搜索相同边缘上最近的特征点,通过计算这2个特征点邻域的边缘的像素点分布直方图构造一个120维的特征点描述符,并进行归一化;最后采用最近邻算法实现特征点匹配.实验结果表明,该算法能够有效地实现对红外与可见光图像特征点的精确匹配.