圖像匹配及融合算法的研究.pdf

1、圖像匹配與圖像融合是圖像處理領(lǐng)域中兩個(gè)重要的組成部分。圖像匹配可以描述為從兩幅不同的圖像中尋找到共有的信息并進(jìn)行配準(zhǔn)或定位。圖像融合表示對(duì)不同傳感器所生成的圖像信息經(jīng)過(guò)運(yùn)算，生成內(nèi)容更加豐富的結(jié)果圖像。隨著液晶顯示技術(shù)的發(fā)展，虛擬儀表的應(yīng)用十分廣泛，遍布航空座艙、車載、軍事等重要領(lǐng)域。無(wú)論是虛擬儀表的開(kāi)發(fā)過(guò)程還是儀表的監(jiān)控過(guò)程，對(duì)虛擬儀表的自動(dòng)檢測(cè)和識(shí)別可節(jié)約開(kāi)發(fā)成本并加快自動(dòng)化步伐，有著非常重要的實(shí)用意義。
　　本文研究的圖像匹

2、配方法主要針對(duì)虛擬儀表圖像，目的是能夠快速準(zhǔn)確的從含有多種儀表的圖像中對(duì)儀表進(jìn)行分類檢測(cè)和識(shí)別，為圖形類系統(tǒng)設(shè)計(jì)過(guò)程中的輔助開(kāi)發(fā)以及自動(dòng)化輔助測(cè)試奠定基礎(chǔ)；圖像融合算法的研究主要針對(duì)紅外圖像與可見(jiàn)光圖像進(jìn)行處理，以消除光線過(guò)暗情況下產(chǎn)生的盲區(qū)，為夜間輔助駕駛以及環(huán)境檢測(cè)偵察提供技術(shù)基礎(chǔ)。本文主要工作內(nèi)容如下：
　　1、研究了圖像匹配中模板匹配相關(guān)的匹配準(zhǔn)則和匹配搜索策略，針對(duì)模板匹配耗時(shí)長(zhǎng)、速度慢的不足，本文提出了一種基于二值圖像

3、雙閾值匹配準(zhǔn)則及金字塔結(jié)合有效區(qū)域搜索的改進(jìn)模板匹配法。經(jīng)測(cè)試，改進(jìn)算法減少了參與匹配的總數(shù)據(jù)量，優(yōu)化的搜索策略減少了數(shù)據(jù)計(jì)算次數(shù)，并對(duì)噪聲具有一定的抵抗能力，即保證了準(zhǔn)確率，在計(jì)算速度上較FFT加速方法更優(yōu)。
　　2、研究了圖像匹配中點(diǎn)特征的分類和特點(diǎn)以及與匹配相關(guān)的描述方法、提取方法。針對(duì)FAST算法提取過(guò)程中角點(diǎn)分布疏密不均、位置欠佳以及匹配過(guò)程耗時(shí)較長(zhǎng)的問(wèn)題，本文提出了一種FAST聯(lián)合垂直方向梯度以及區(qū)域篩選的角點(diǎn)提取改進(jìn)

4、方法。經(jīng)測(cè)試，算法使角點(diǎn)分布更加均勻，且多分布在穩(wěn)定區(qū)域，減少了參與匹配的角點(diǎn)總數(shù)，提高了匹配實(shí)時(shí)性。
　　3、研究分析了紅外圖像和可見(jiàn)光圖像在基于空間域和頻域上的融合方法，同時(shí)分析和介紹了對(duì)融合結(jié)果的評(píng)價(jià)方法。針對(duì)當(dāng)前算法對(duì)融合細(xì)節(jié)處理的不足，本章提出了一種基于灰度增強(qiáng)與目標(biāo)區(qū)域檢測(cè)相結(jié)合的 Laplacian改進(jìn)融合算法。經(jīng)測(cè)試，該算法在突顯目標(biāo)區(qū)域的基礎(chǔ)上，細(xì)節(jié)顯示更加突出，從主觀與客觀兩方面評(píng)價(jià)都優(yōu)于對(duì)比方法。