基于Canny边缘SURF特征的红外与可见光图像配准算法

汪鹏; 金立左

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基于Canny边缘SURF特征的红外与可见光图像配准算法

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cqvip:利用多源传感器之间获取信息的互补性,克服单传感器的缺陷,从而提高系统整体性能指标的思想已经在军事、医疗、卫星等领域获得了广泛的应用。可见光和红外图像相融合也能提高视觉应用场景中对目标的探测能力,降低目标警报的虚警率和漏警率,提升准确率和工作效益。对于红外与可见光图像配准过程中受不同传感器图像成像原理不同,成像结果图像灰度差异大、特征难以匹配的问题,可以利用红外和可见光图像的共有特征即边缘轮廓特征,采用Canny边缘提取算法提取出图像最基本、稳定的特征,然后在边缘图中使用SURF特征检测算法进行特征点提取与匹配,最后采用RANSAC进行精准匹配。由于边缘在红外和可见光图像中都是比较稳定的特征,而且在边缘轮廓图中进行特征提取将极大减少计算量和提高匹配率,因而最终能够获得较为准确的红外、可见光图像的变换关系。

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来源
《工业控制计算机》 |2020年第4期|64-65|共2页
作者
汪鹏; 金立左;
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作者单位

东南大学自动化学院江苏南京 210096;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
红外图像; 可见光图像; Canny边缘; SURF特征; 图像配准;

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