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文檔簡介
1、紅外圖像以其具有對熱目標識別能力強的優(yōu)勢而得到廣泛應(yīng)用。將紅外與可見光圖像進行融合,可以實現(xiàn)在場景中對高溫物體準確定位,而配準是這一技術(shù)的必要前提。因此,研究準確、高效的配準技術(shù)具有重要的實際意義。
本文研究了可見光、紅外等單模態(tài)圖像配準技術(shù),選用了魯棒性較好的Speeded-UpRobust Features(SuRF)算法提取特征點,然后以歐氏距離最小原則找到匹配點對,再采用改進的Random Sample Conse
2、nsus(RANSAC)算法去除誤匹配點對,最后用最小二乘法得到的仿射矩陣和雙線性內(nèi)插完成圖像的配準,且精度達到了亞像素級。
對于多模態(tài)圖像,本文主要研究了紅外和可見光圖像的配準技術(shù),并從不同的方面做了實驗,如采用基于顏色轉(zhuǎn)換模型和基于圖像負相的方法來解決這兩種圖像灰度差異大的問題;由于紅外圖像的紋理細節(jié)特征不如可見光圖像的明顯,實驗采用輪廓波分解的方法來弱化細節(jié)信息;針對紅外和可見光圖像在大尺度上的邊緣是大致一致的,提出
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