红外与可见光图像自相似性特征的描述与匹配

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.

关键词：可见光图像、红外图像、自相似性、多尺度、图像匹配

所属期刊栏目：43

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61075025,61175120

在线出版日期：2013-05-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：339-343