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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. 相似文献
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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。 相似文献
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基于多尺度红外与可见光图像配准研究 总被引:2,自引:0,他引:2
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。 相似文献
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红外与可见光图像配准研究现状与展望 总被引:5,自引:4,他引:5
红外与可见光图像配准是常见的多模态图像配准,它广泛应用于军事、遥感等领域,有必要对其研究现状进行综述。在描述了红外与可见光图像配准问题后,首先简述了图像配准的一般方法,分为基于图像区域的配准方法和基于图像特征的配准方法,重点述评了局部不变特征方法中的SIFT算法和SURF算法;然后按文献发表时间顺序对红外与可见光图像配准的国外和国内研究现状进行了详细述评;总结了红外与可见光图像配准研究中存在的问题;最后对其进行展望,并指出未来的研究重点是以SIFT算法和SURF算法为研究基础去构造对模态不敏感的不变特征和其相应的描述子。 相似文献
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红外与可见光图像融合中的快速配准方法 总被引:3,自引:0,他引:3
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。 相似文献
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基于特征的自动图像配准算法 总被引:4,自引:0,他引:4
提出了一种基于特征的自动图像配准算法,它利用角点检测和相关运算在给定源图像和目标图像上自动寻找侯选匹配点,利用松驰过程确定对应特征点。算法在大多数情况下能自动完成。从实验结果看,该算法获得了理想的拼合效果。 相似文献
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针对红外与可见光图像难以提取特征点实现配准的问题,提出一种基于边缘结构特征的红外与可见光图像配准算法。首先通过优化的显著性算法增强红外图像的结构特征;其次利用相位一致性提取红外和可见光图像的稳定边缘结构;然后提取边缘结构的ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)特征点;最后结合KNN(K-nearest neighbor)算法和余弦相似度对匹配特征点进行筛选,并应用RANSAC(random sample consensus)算法进行提纯。实验表明,该算法能够克服灰度差异的影响,具有较高的配准精度和效率,有助于实现红外与可见光图像的配准。 相似文献
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提出了一种针对红外和可见光图像的有效融合算法。首先,在Petrovi?多层级图像融合体系的基础上,在特征级信息中加入高频边缘分量,提高了融合质量;其次,分析了图像特点及目标的物理特性,提出了针对融合结果的对比度提升方法,进一步了提高融合质量。通过主观观察以及客观指标对比证明,该方法获得了优于其他比较方法的融合结果,并且对比度提升方法明显提高了各类方法的红外和可见光图像融合质量,效果好,具有广泛的适用性。 相似文献
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针对可见光图像和红外图像配准问题,提出了一种新的自动配准方法.该算法通过同级极值区域检测子在灰度梯度图像上提取仿射协变区域.然后利用超图匹配算法确定匹配点对实现图像配准.该方法尤其适合于红外图像的质量或者边缘比对应的可见图像质量或边缘差情况下的异模配准.对一些具有挑战性的图像对进行试验,实验结果表明我们提出的方法比其他方法获得了更好的性能. 相似文献