基于特征点的红外与可见光图像配准研究

提出了一种基于特征点的红外和可见光图像配准方法。首先根据边缘图像的结构分别提取红外图像特征点和可见光图像特征点,其次根据结合了形状结构和灰度、梯度角信息的配准准则寻找两幅图像的对应特征点,最后利用三对特征点根据刚体变换得到图像的缩放倍率、旋转角度和平移坐标,从而实现两幅图像的配准,并通过实验给予了证明。     

基于改进配准测度的红外与可见光图像配准

针对在可见光与红外配准中采用传统测度算法时存在配准精度低的问题,提出了改进配准测度函数(RMF),实现可见光和红外图像高精度自适应配准.首先选用harris算子提取两幅图像的特征点;再利用改进的配准测度函数(RMF)有效的获取特征点对;最后利用RMF最大的两对匹配点计算配准参数,并进行图像配准.实验结果证明了该方法的实用性,特别对于任意旋转角、缩放比例和偏移量的图像配准.     

红外与可见光图像配准方法分类及现状

红外与可见光图像配准作为一类重要的多传感器图像配准方法,在自动控制、机器人、遥感及军事应用等领域发挥着重要作用.介绍了红外与可见光图像配准问题的本质及难点,从原理上总结了大部分配准算法的基本步骤,并将现有的配准方法分为两类:基于区域的配准方法和基于特征的配准方法.从算法的可行性角度出发,分析了几种具有代表性的配准方法及其优缺点,最后对其未来的发展进行了展望.     

基于改进配准测度的红外与可见光图像配准

异源图像配准中,由于图像的成像机理差异,图像像素强度关联和旋转畸变是不可避免的两大问题,针对图像像素强度关联问题,提出了基于辐射不变特征变换（radiation-variation insensitive feature transform,RIFT）的图像配准算法,对图像间像素关联差异小的图像对配准有良好的精度,但对旋转畸变图像会产生较多错误匹配。对于旋转畸变问题,传统的ORB（oriented fast and rotated brief）算法,对旋转图像的配准有一定的稳定性,但对于强度变化不明显的图像对,特征点检测质量较低,配准精度不理想。因此本文将相位一致性（phase consistency,PC）融合进ORB算法,利用相位信息代替传统的图像强度信息,再构造旋转不变性BRIEF特征描述子,对图像像素强度变化和旋转畸变均具有鲁棒性。用图像像素强度关联不明显的红外图像和可见光图像进行配准实验,本文算法针对不同旋转幅度的图像的配准精度较高,RMSE稳定在1.7~2.1,优于RIFT算法,在特征点检测数量、配准精度和效率等性能上均有良好性能。     

基于边缘相关的红外与可见光图像配准方法

针对红外与可见光图像的配准问题,在传统的基于图像边缘相关匹配配准的基础上,提出一种改进的方法.该方法首先手动选取待配准图像与参考图像中包含同一目标的子图像;接着利用Canny算子提取子图像的边缘和子图像的边缘相关性,求取出子图像间的仿射变换模型参数;再进一步修正该参数,得到原图像之间的仿射变换模型;然后对待配准图像进行仿射变换及双线性插值,从而实现图像配准.实验结果证明,该方法较之传统的利用图像边缘相关性的配准方法,提高了图像配准的速度,具有较高的实时性和应用价值.     

基于多尺度红外与可见光图像配准研究

利用尺度空间理论对多分辨率的红外与可见光图像配准算法进行研究,提出利用红外与可见光图像的多尺度特征点及边缘作为配准的特征,利用特征尺度确定用于相似度匹配的子图像大小,使用LTS-Hausdorff(least trimmed square Hausdorff)距离判断子图像的相似性。利用尺度空间理论及多尺度下图像的特征能更加全面的对图像进行描述。在利用多尺度特征获取到匹配对后,再利用随机一致性检测对匹配对进行提纯并获取空间变换的参数,然后使用该参数对红外与可见光图像进行配准与融合。实验结果表明,基于多尺度的图像配准方法,能有效对红外与可见光图像进行配准。     

红外与可见光图像融合中的快速配准方法

红外与可光传感器目标跟踪识别系统中常用的两种传感器，对这两种传感器图像进行有效的融合能大大提高探测识别的准确性和可靠性。快速准确地实现图像配准是图像融合的前提，为此提出了一种基于小波变换的快速算法，有利于实时准确地实现图像配准。     

红外与可见光图像配准技术研究综述

多模态图像配准能提供比单模态图像配准更加丰富和全面的信息,红外与可见光图像配准作为一种常见的多模态配准类型,在电力、遥感、军事以及人脸识别等领域具有重要的应用价值。首先介绍了红外与可见光图像配准的相关技术并阐述了配准中存在的难点与挑战,然后详细分析和总结了基于区域、基于特征和基于深度学习3种红外与可见光图像配准方法,并分别阐述了不同配准方法的优缺点,之后概述了红外与可见光图像配准技术的实际应用,最后对红外与可见光图像配准未来的发展趋势进行讨论。     

基于互信息的红外与可见光图像快速配准

针对灰度和图像特征存在较大差异的可见光和红外图像配准,给出了一种基于归一化互信息与小波变换相结合的快速图像配准算法。实验表明,该算法加快了配准过程,较利用原图像配准速度提高了约一个数量级,且配准结果具有较高的准确性和稳定性。可见该算法适用于多光谱图像配准。     

红外与可见光图像自动配准算法的研究

提出了一种新的红外与可见光图像的配准算法,该方法基于图像的小波变换与互信息最大化完成图像的配准过程.首先通过搜索小波模极大提取图像感兴趣区域(ROI),完成图像预处理,并采用仿射变换,建立图像变换模型;其次将低分辨率图像进行图像插值,计算灰度直方图,进行概率分布的估计;最后选择模拟退火法,逼近全局最优解.实验结果证明了此算法的有效性.     

基于深度学习的电力设备红外与可见光图像配准

针对现有电力设备红外与可见光图像配准难度大、配准时间长等问题,提出一种基于深度学习的电力设备红外与可见光图像配准融合的方法。本文将特征提取与特征匹配联合在深度学习框架中,直接学习图像块对与匹配标签之间的映射关系,用于后续的配准。此外为了缓解训练时红外图像样本不足的问题,提出一种利用红外图像及其变换图像学习映射函数的自学习方法,同时采用迁移学习来减少训练时间,加速网络框架。实验结果表明：本文方法与其他4种配准算法相比性能指标均有显著提升,本文平均准确率为89.909,同其余4种算法相比分别提高了2.31%、3.36%、2.67%、0.82%,本文平均RMSE(Root Mean Square Error)为2.521,同其余4种配准算法相比分别降低了14.68%、15.24%、4.90%、1.04%,算法平均用时为5.625 s,较其余4种算法分别降低了5.57%、6.82%、2.45%、1.75%,有效提高了电力设备红外与红外可见光图像配准的效率。     

基于模态转换结合鲁棒特征的红外图像和可见光图像配准

针对红外图像和可见光图像配准过程中模态和尺度差异影响下特征点难配准的问题,提出了一种基于模态转换结合鲁棒特征的红外图像和可见光图像配准算法.首先,利用生成对抗网络从可见光图像中生成相应的伪红外图像;其次,通过加速鲁棒特征(SURF)算法提取红外图像的特征点位置信息结合改进的鲁棒特征描述子(PIIFD)实现特征描述;然后...     

基于多特征的红外与可见光图像融合方法的研究

红外图像包含物体的温度信息,但其存在对比性差、纹理弱等缺陷,限制了应用,目前基于融合的方法能有效改善红外图像的视觉效果,但局限于简单的直接融合,忽略了背景等因素所含噪声的影响及各部分细节信息。文章在这方面做了进一步的研究工作,改进了现有方法的融合规则,提出先将目标从背景中提取出来再以温度阈值及纹理特征为依据分层次分区域融合,从而在细节上极大地改进了目标的视觉效果,提高了效率。最后对融合效果进行了定量评价和比较。实验结果证明处理后的图像能够比原图像获得更丰富的视觉信息。     

基于Hausdorff距离的图像配准研究

针对图像配准中常出现的RST(旋转-比例-平移)变换,推导出了相应的盒距离变换公式。与传统的基于广义仿射变换的Hausdorff盒距离变换公式相比,缩小了搜索距离空间。在计算Voronoi表面时,根据Hausdorff距离的计算需要提出比较滑动窗口的区域Voronoi表面,节省了计算Voronoi表面的时间。并且在利用边缘点计算Hausdorff距离时,剔除琐碎的边缘,仅使用较长的边缘计算。试验结果表明,这些改进方法较大地提高了基于Hausdorff距离的图像配准的计算速度。     

基于改进Hausdorff距离的图像匹配快速算法

针对Hausdorff距离的特性及其在图像匹配中的应用,提出了一种基于改进Hausdorff距离准则的快速图像匹配算法。首先对图像进行小波分解和Harris角点检测后得到图像的特征点金字塔,然后利用改进的Hausdorff距离作为度量准则从特征点序列图像的最大尺度开始逐级向低尺度进行匹配。实验结果证明,该方法能在保证匹配精度的同时,有效加快匹配速度。     

基于图像退化模型的红外与可见光图像融合方法

基于深度学习的红外与可见光图像融合算法依赖人工设计的相似度函数衡量输入与输出的相似度,这种无监督学习方式不能有效利用神经网络提取深层特征的能力,导致融合结果不理想。针对该问题,该文首先提出一种新的红外与可见光图像融合退化模型,把红外和可见光图像视为理想融合图像通过不同退化过程后产生的退化图像。其次,提出模拟图像退化的数据增强方案,采用高清数据集生成大量模拟退化图像供训练网络。最后,基于提出的退化模型设计了简单高效的端到端网络模型及其网络训练框架。实验结果表明,该文所提方法不仅拥有良好视觉效果和性能指标,还能有效地抑制光照、烟雾和噪声等干扰。     

基于小波变换的红外图像配准方法

图像配准是图像融合、目标探测识别和计算机视觉等技术中的重要步骤和环节,用于 消除来自不同传感器的图像中目标的位置差异。本文在研究基于特征相关算法的基础上,提出了一种基于小波变换的可见光与红外图像的快速算法,仿真结果表明此算法准确有效。