红外与可见光图像配准算法

提出把二阶互信息与对齐度相结合作为相似度函数,通过Hough变换提取两幅图像中一致性较高的直线,计算它们的对齐度,最后针对不同的图像特点,调整对齐度在新相似度函数中所占比例进行配准.实验结果表明.新算法与其他几种测度函数相比有更高的精确性和鲁棒性.     

基于互信息和梯度的红外与可见光图像配准新方法

红外与可见光图像配准是常见的多传感器图像配准,在军事、遥感等领域有着广泛的应用。提出了一种基于互信息和图像梯度的红外与可见光图像的自动配准方法：首先,获得图像的梯度信息,然后根据定义的扩展结构获得边缘区域图像,选择最大归一化互信息作为相似性测度,使用Powell算法获得最佳配准参数。实验结果证明,本文方法较传统的基于互信息和梯度的配准方法,提高了配准的速度和精度,可以作为一种有效的粗配准的方法。     

基于对齐度和互信息的红外与可见光图像配准

针对红外与可见光图像的特点,在此提出了一种结合边缘对齐度与互信息的图像配准方法。首先通过小波变换边缘检测得到红外与可见光图像的边缘图像,并将对齐度和归一化互信息自适应加权平均得到新的相似性测度函数,最终通过计算相似性测度函数的极值求得待配准图像间的变换参数。实验结果表明,该方法可减少配准所需的时间,具有更高的精确性和鲁棒性。     

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。     

红外与可见光图像配准研究现状与展望

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。     

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。     

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。     

光机装校阶段红外与可见光图像配准技术研究

针对在光机装校阶段,分析光学件和金工件的设计、加工和装配的累积误差对图像配准精度的影响.首先,分析在光机装校时采取主观评价方法评价图像配准质量的原因;其次,具体分析物镜的焦距和畸变误差、光轴一致性误差和探测器安装面误差对图像配准精度的影响.通过分析误差产生的原因,提出在光机装校时的解决办法.     

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.     

基于参数分步估计的红外与可见光图像自动配准算法

 提出了一种仿射模型参数分步估计的红外与可见光图像自动配准算法.首先,使用矩阵正交分解方法,将仿射变换的6个自由度分离为易于估计的切变、尺度比例、旋转、尺度缩放以及x和y方向上的平移量等参数;然后基于方向一致性约束和线段间的对齐度分别构建用于参数分步估计的目标函数,并使用SGA(Stud Genetic Algorithm)算法搜索使目标函数取得近似全局最优解的参数值;最后,基于Powell算法对参数估计值进行局部求精.实验结果表明,当两幅需要配准的图像中含有丰富的关联线段及多样的线段方向分布时,本文算法能够利用这些线段间的方向一致性约束和位置分布信息,有效地实现红外与可见光图像的自动配准,且算法具有较好的配准精度.     

基于边缘和互信息的红外与可见光图像配准

采用一种结合边缘特征和互信息的图像配准方法,对红外与可见光图像进行配准。首先,用小波变换提取图像边缘,然后计算两幅边缘图像在不同条件（平移、旋转）下的归一化互信息,取归一化互信息最大时对应的配准参数为所需配准参数,再确定刚性仿射变换模型的参数,最后经过缩放、平移和旋转得到最终配准图像。     

一种改进的基于互信息的自动图像配准算法

提出了改进图像配准的基于互信息的算法,首先将参考图像和待配准图像分解到小波域并二值化,以归一化互信息作为相似性测度进行配准.配准参数搜索作用SPSA算法和鲍威尔算法相结合的优化策略.实验证明本算法可以快速、精确且不需要人工干预地实现两幅图像的配准.     

基于边缘和互信息法的红外图像配准

用红外图像配准技术对多帧图像进行配准,不仅可以实现平台防抖等电子稳像功能,而且还可以通过对配准后的图像进行多帧累加来积累目标能量,增强图像的性噪比,从而为红外图像弱小目标识别提供帮助。将传统的单纯基于图像整体灰度和基于图像结构特征的配准方法相结合,利用边缘检测得到边缘图像,然后以交互方差为配准测度,以向下加速度法为寻优算法进行图像配准。     

一种图像快速配准算法的研究

在基于小波分解和互信息测度的图像配准方法的基础上,提出一种改进的快速图像配准算法。首先,对图像进行小波分解,以分解后的图像的近似分量进行配准,利用互信息最大化作为相似性测度,并结合粒子群优化算法和鲍威尔算法为优化策略搜索最优配准参数。实验结果显示,此方法在得到较高的配准精度和鲁棒性的情况下,还大大减少了运算量,提高了配准的速度。     

基于ROI互信息的电路板红外图像配准技术

电路板的红外图像配准是电路板红外图像故障检测系统中的重点研究内容,由于电路板红外图像背景区域灰度单调,元器件发热区域轮廓粗糙,且伴随着大片受环境影响的辐射区域,对配准精度和配准效率产生很大影响。结合这些特点,利用相位一致性提取电路板发热芯片轮廓,再将轮廓内的区域用区域增长法提取为电路板红外图像 ROI,基于 ROI 的图像配准不仅最大限度地保留了图像信息,又显著降低互信息运算量。实验表明：相对不进行ROI提取的图像配准算法,本文算法能够在保证配准精度的前提下大幅提高配准效率,具有一定的实用性和鲁棒性。     

基于归一化互信息的CT-MRI脑图像配准

医学图像配准研究有非常重要的临床应用价值。针对现在流行的基于最大互信息量的配准方法展开分析和研究。在此基础上对比研究了归一化互信息配准法。通过对一组CT-MR脑图像配准的仿真研究,证明归一化互信息配准法的配准效果很好。特别是在图像重叠区域较小的情况下,比最大互信息配准法效果优越。     

基于改进PV插值和混合优化算法的医学图像配准

基于互信息的医学图像配准算法近来获得了广泛的应用.在计算互信息的时候,采用部分体积插值计算联合直方图无法避免在象素整数倍位移处的局部极值,有可能导致误配准.本文提出了基于B样条函数的部分体积插值方法,有效地减少象素整数倍位移处的局部极值;在优化互信息函数的时候先使用遗传算法将配准参数收敛到最优值附近,然后使用Powell方法进行局部搜索,避免误收敛.实验表明,本文提出的算法具有更好的精确性和稳定性.     

基于区域选择和特征点匹配的图像配准算法

提出了一种新的基于圆形区域和Harris角点检测的图像配准算法.该方法采用Harris算子检测特征点信息,自动选取有效特征点,充分利用圆形区域的旋转不变性和互信息量最大原则进行特征点匹配,避免了传统的图像配准算法计算数据量过大、特征点匹配不准确等问题.仿真结果表明,该方法能在27.8 s内完成配准过程,优于传统的图像配准方法;在旋转角度上有0.07°的误差,但并不影响平移距离的正确配准.