基于边缘轮廓特征的双光图像配准算法  

作　　者：何建[1] 侯逸臣 谢家雨[1] 王洛锋 

机构地区：[1]中国民用航空飞行学院航空电子电气学院

出　　处：《中国科技信息》2022年第23期39-41,共3页China Science and Technology Information

基　　金：民航安全能力建设资金项目(TDSA202123);大学生创新创业训练项目(S202210624204);通用航空器超手册重大加改装技术规范研究(16ZB0031)。

摘　　要：红外与可见光图像作为常见的多模态图像配准,被广泛地应用在医疗、农业自动化、材料检测等多个领域。同时图像配准作为图像融合的前置条件之一,在一定程度上对融合图像的精度和融合效果有着较大的影响。但由于红外与可见光图像自身的成像原理的不同,对应的图像分辨率、灰度值差异较大,导致红外与可见光图像在匹配时较为困难。为解决上述问题学者们提出了许多方法。这些方法基本可以归纳成三类:基于神经网络、基于图像区域和基于图像特征的方法。目前,红外与可见光图像配准一般采用的是基于图像特征的方法。如李晖晖,郑平,杨宁等人提出的基于SIFT特征和角度相对距离的图像配准算法;许金鑫的基于斜率一致性的电气设备红外与可见光图像配准方法;还有汪鹏的利用图像Canny边缘特征进行红外与可见光图像配准的算法。

关 键 词：红外与可见光图像 图像配准 神经网络 图像分辨率 农业自动化 图像融合 SIFT特征 材料检测 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]