红外与可见光图像自相似性特征的描述与匹配

被引：7

作者：

李俊山 ^{[1
]}

朱英宏 ^{[1
,2
]}

朱艺娟 ^{[3
]}

苏光伟 ^{[4
]}

机构：

[1] 第二炮兵工程大学室

[2] 武警福建总队厦门支队

[3] 武警福建总队漳州支队

[4] 武警工程大学电子技术系网络与信息安全武警部队重点实验室

来源：

激光与红外 | 2013年 / 43卷 / 03期

关键词：

可见光图像; 红外图像; 自相似性; 多尺度; 图像匹配;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

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。

引用

页码：339 / 343

页数：5