基于不变特征的CCD影像与红外影像的自动配准

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基于SIFT的红外与可见光图像配准方法研究的开题报告

基于SIFT的红外与可见光图像配准方法研究的开题报告一、选题背景及意义随着现代科技的发展，红外与可见光图像在工业、医学以及安全防范等领域的应用越来越广泛。

红外图像可以从热感应器件获取，具有热特性，可用于检测红外辐射物体的温度分布等，而可见光图像则可以从普通摄像机获取，具有颜色信息，可用于检测环境的可见光亮度分布。

两种图像各具特点，可以相互补充，进一步提高识别和定位的准确性和效率。

因此，红外与可见光图像配准技术的研究对于实现精准定位及对物体的高效识别具有重要作用。

目前，基于特征点的图像配准方法因其准确性高、鲁棒性强等优势成为主流。

SIFT算法（尺度不变特征变换）作为一种常见的特征点提取方法，具有尺度不变性、旋转不变性、光线亮度不变性等特点，适用于图像中的局部特征点检测与匹配。

已经在图像配准、拼接、3D重建等方面得到了广泛应用。

因此，本文将基于SIFT算法，研究红外与可见光图像配准方法，以提高图像匹配的准确性与鲁棒性，为红外与可见光图像的应用提供技术支持。

二、研究内容及方法本文将基于SIFT算法研究红外与可见光图像的配准方法，具体内容包括以下几个方面：1、SIFT算法研究：深入学习SIFT算法的原理和方法，分析其特点和应用场景。

重点研究SIFT算法在红外与可见光图像配准中的应用。

2、图像预处理：对待配准红外与可见光图像进行预处理。

如亮度均衡、去噪等操作，以提高图像匹配的前置条件。

3、特征点提取：利用SIFT算法提取红外与可见光图像中的特征点，为后续的特征匹配做铺垫。

4、特征匹配：采用SIFT算法中的特征点匹配方法，对两幅图像中的特征点进行匹配，并得到最佳匹配点对。

5、配准变换：根据上一步中得到的最佳匹配点对，进行配准变换（如仿射变换、透视变换等），将两幅图像重合起来，实现配准。

三、预期成果1、基于SIFT算法，设计并实现红外与可见光图像的配准方法，提高配准的准确性和鲁棒性。

2、对比分析不同预处理、特征提取方法的优劣，并对比传统图像配准方法的优越性。

基于SIFT的高分二号全色与多光谱影像配准算法

基于SIFT的高分二号全色与多光谱影像配准算法基于SIFT（尺度不变特征转换）的高分二号全色与多光谱影像配准算法，是一种用于将高分二号全色影像与多光谱影像进行配准的方法。

全色影像通常具有很高的空间分辨率，而多光谱影像则具有较高的光谱分辨率。

通过将这两种影像进行融合，可以得到既有高空间分辨率又有高光谱分辨率的影像数据，对于地物的提取和分析具有重要的作用。

全色与多光谱影像的配准问题成为了遥感图像处理中的一个重要研究方向。

SIFT算法是一种用于图像特征提取与匹配的方法，具有尺度不变性、旋转不变性和仿射不变性的特点。

在SIFT算法中，首先通过高斯金字塔方法计算图像的尺度空间，然后在每个尺度空间中通过差分高斯函数对图像进行滤波，得到关键点。

在得到关键点之后，通过主曲率来确定关键点的主方向，进而计算关键点的特征向量。

通过比较特征向量之间的欧氏距离来进行特征匹配。

在高分二号全色与多光谱影像的配准算法中，首先需要对全色影像和多光谱影像进行尺度空间的计算和特征向量的提取。

然后，通过比较全色影像和多光谱影像的特征向量之间的欧氏距离，找到最佳的匹配点对。

通过计算匹配点对之间的变换矩阵，将全色影像与多光谱影像进行配准。

该算法具有以下特点和优势：1. 尺度不变性：SIFT算法使用尺度空间来提取特征向量，具有很好的尺度不变性，可以适应不同尺度的影像数据。

2. 抗干扰性：SIFT算法通过特征向量之间的欧氏距离来进行特征匹配，可以有效地抵抗噪声和干扰。

3. 计算效率高：SIFT算法通过高斯金字塔来计算尺度空间，可以有效地减少计算量，提高计算效率。

4. 高精度：SIFT算法通过特征匹配和变换矩阵计算，可以得到高精度的配准结果。

基于SIFT的高分二号全色与多光谱影像配准算法具有很好的性能和效果，能够有效地实现全色影像和多光谱影像的配准。

通过该算法可以提高遥感图像处理的精度和效率，为地物提取和分析等应用提供了可靠的数据基础。

基于红外监测和CCD图像处理的智能照明研究

基于红外监测和CCD图像处理的智能照明研究摘要：合理利用自然光是实现绿色照明的有效途径。

提出了一种基于红外监测和CCD图像处理相结合的智能照明控制系统。

将图像处理后的灰度和自然光照度进行对比，通过驱动电路来控制工作的灯组，以实现照明节能。

最后通过仿真分析验证了系统的有效性。

关键词：CCD；照度；灰度；智能照明1 引言随着能源“可持续发展”的理念在全球范围达成共识，绿色照明的设计方法已经成为十分重要的研究课题。

据估计，我国年照明用电量占发电量的10%左右，而且以低效照明为主，节能潜力很大。

本文提出将图像处理技术和红外监测技术相结合应用于智能照明控制系统，减少工程布线和传感器安装，进而通过智能调光模式来达到各种环境照明模式的需求。

这样就达到全局系统节能和节约能源的目的，从而使系统可靠性、易操作性都得到了提高。

2智能照明控制原理对小区或商业建筑里的照明进行智能控制，需要在被控区域安装人体红外探测器，CCD摄像机以及设计控制驱动灯具电路等硬件和软件。

人体红外探测器可以探测人的存在，控制面板根据红外线检测照明区域是否有人存在，若无人将自动关闭照明灯具，若有人存在，则按照设定值调整照明灯具开关以改变照度。

基于红外传感和CCD技术的智能照明控制框架如图1所示。

和传统照明相比，智能照明在区域建筑中可以实现集中管理，减少人为浪费；同时可以自动调光，充分利用自然光；节省电能和线缆等。

图1 智能照明框架图如图1所示，整个框架分为三层，分别为中心监控层，传感处理层和终端层。

其中心监控层的监控机负责整个小区或商业建筑的信息监控，显示各组灯具的光环境以及图像处理信息，同时通过网络传给下一层。

传感处理层包括人体红外探测器对区域的检测情况、CCD图像的处理信息以及通过照度传感器检测周围环境的照度，并和设计照度值的比较预设模块。

通过预设模式和调光模块相结合来对控制器发出信号，调节光照明电路，直到周围环境中的光照度值与设定值相等为止，从而实现节能目的。

红外图像与可见光图像配准方法

红外图像与可见光图像配准方法引言：红外图像与可见光图像作为两种不同的图像模式，具有各自独特的特征和应用领域。

然而，在某些情况下，我们需要将红外图像与可见光图像进行配准，以实现更准确的分析与识别。

本文将介绍一些常用的红外图像与可见光图像配准方法，包括特征点匹配法、相位相关法和深度学习法。

一、特征点匹配法特征点匹配法是一种常见的红外图像与可见光图像配准方法。

该方法基于图像中的特征点，通过计算这些特征点在两个图像中的相对位置和方向，来实现图像的配准。

特征点可以是图像中的角点、边缘、纹理等突出的特征。

常用的特征点提取算法有SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速稳健特征）等。

在得到特征点之后，可以采用一些算法，如RANSAC（随机一致性算法）来进行特征点的匹配和筛选。

二、相位相关法相位相关法是另一种常用的红外图像与可见光图像配准方法。

该方法利用图像的相位信息进行匹配，通过比较两幅图像的相位差异，来寻找最佳的配准变换参数。

相位信息可以通过傅里叶变换等算法来获取。

在得到相位信息之后，可以使用相关性匹配或互信息匹配等算法来计算两幅图像之间的相位差。

三、深度学习法深度学习法是近年来兴起的一种红外图像与可见光图像配准方法。

该方法通过使用深度神经网络，学习从红外图像到可见光图像的映射关系，进而实现图像的配准。

深度学习方法具有很强的自适应能力和鲁棒性，可以学习到图像内部的复杂特征，并准确地将红外图像与可见光图像对齐。

常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN）等。

四、实验结果与对比分析为了验证上述配准方法的效果，我们进行了一系列的实验。

实验使用了一组红外图像与可见光图像数据集，并使用不同的配准方法进行图像配准。

实验结果表明，特征点匹配法在准确度和速度上较为优秀，但对于图像中的纹理较少的情况效果较差；相位相关法在一定程度上能够克服纹理较少的问题，但对于大角度的旋转和缩放变换效果较差；深度学习法在处理纹理少、旋转角度大等复杂情况下效果较好，但需要较大的训练数据和计算资源。

基于角点和Hu矩不变量的可见光和红外图像自动配准方法

Ｉｆｍａｉｒｃｓｉ，ｎｔｆｄｃｔｎｏｈａＳａｇａ２０４，ｈａｎｏｔｎＰｏｅｓｇＭｉｉｒｏｕａｉｆｉ，ｈｎｈｉ０２０Ｃｉ）ｒｏｎｓｙＥｏＣｎｎ
Ａｂｓｒｃ：Ａｃｏｄｎｏｔｅａｔｍａｉｅｉｔａｉｎｏｉｉｌｎｆａｅｍａｅ，ｅｍｅｈｄｂａｅｎｔａｔｃｒｉｇｔｈｕｏｔｃｒｇｓｒｔｏｆｓｂｅａｄｉｒｒｄｉｇｓａｎｗｔｏｓｄｏｖｎＨａｒｓＣｏｎｅｎｎａｉｎｓｐｏｏｅ．Ｉｈｓｍｅｈｄ，ｈｄａｔｖｈｅｈｌｒｓｄｔｅｍｅｔｒｉｒｒａｄＨｕｉｖｒａｔｉｒｐｓｄｎｔｉｔｏｔｅａｐｉｅｔｒｓｏｄｓａｅｅｍａｅｎｄｔｒｉａｔｒｒｓｄｔｅｅｔｔｅｃｒｅｓｉｈｅｍｅｔｄｖｓｂｅｉｉｌｎｎｒｒｄｉｇｓａｈｅＨａｒｓｆｃｏｓａｅｕｅｏｄｔｃｈｏｎｒｎｔｅｓｇｎｅｉｉｌａｄｉｆａｅｍａｅｅｐｃｉｅｙＡｆｅｎｌｚｎｈｏｒｌｔｏｆｔｅｃｒｅｉｂｒ０ｄｎｔｅｎｎｒｄｉｇｓｒｓｅｔｖｌ．ｔｒａａｙｉｇｔｅｃｒｅａｉｎｏｈｏｎｒｎｅｏｈｏｓｉｈｒｏｉｉａｍａｅ，ｈｏｒｅｃｒｅａｃｉｇｉｅｌｅｒｇｎｌｉｇｓｔｅｃａｓｏｎｒｍｔｈｎｒａｉｄ．ＴｈｎｔｅＲＡＮＳｓｚｅ，ｈＡＣｌｏｉｈｓｕｅｏｒｍｏｅａｇｒｔｍｉｓｄｔｅｖ

基于SIFT算法的可见光图像与红外图像配准

[ 4]
主方向作为该点的方向特征 , 具体步骤如下 : ( 1)尺度空间极值点检测利用 DoG 算子处理不同尺度大小的原始图像, 得到 DoG 图像。如图 1 所示, 在检测尺度空间极值时, 图中标记为叉号的像素要比包括同一尺度的邻近 8个像素以及相邻的上下两个尺度对应位置的 9 2 个像素的值都大或都小 , 以确保在尺度空间和二维图像空间都检测到局部极值。将满足上述条件的点作为一个局部极值点 , 并记下其位置和对应尺度。
图 2 由梯度方向直方图确定的主方向 F ig. 2 De ter m ined ma in orientation by gradient or ien tations h istogram
S IFT 算法首先在尺度空间进行特征检测 , 确定关键点的位置及其所处尺度 , 然后将关键点邻域的
第 2期
Abstract : Ai m ed at an effect iv e reg istration of v isib le / in frared i m age , th is paper proposes features based S IFT algorith m, com bined w ith the characteristics of t w o types o f i m age , and describ es an experi m ent focused on reg istration of road and face v isib le / in frared i m age. T he resu lt indicates th at SIFT algo rithm a llow s few er features to be extracted from si m ple texture structure and sm ooth i m age . T he increasing threshold m eans a g reater num ber o f the i m age m a tches and a low erm atching stability. T his a lg orithm can app ly to v isible / infrared i m age reg istration . K ey w ords: i m age reg istratio n ; SIFT; infrared ; v isible

基于深度学习的红外与可见光图像配准方法研究及实现

基于深度学习的红外与可见光图像配准方法研究及实现基于深度学习的红外与可见光图像配准方法研究及实现随着红外与可见光图像在军事、安防、矿产勘探等领域的广泛应用，红外和可见光图像的配准问题变得日益重要。

红外与可见光图像拥有不同的物理特性和成像机制，因此其间存在着较大的差异。

解决这一问题的关键在于提出一种高效准确的配准方法。

深度学习作为人工智能领域的热门技术之一，已经被广泛应用于图像处理和计算机视觉研究中。

其出色的特征提取和模式匹配能力使得基于深度学习的图像配准方法成为当前研究的焦点之一。

本文基于深度学习的红外与可见光图像配准方法，将从以下几个方面展开研究与实现。

首先，介绍图像配准概念和意义。

图像配准是指将不同源的图像进行位置和尺寸的匹配，使得它们在空间上一一对应。

图像配准在军事领域可以用于红外与可见光目标识别、目标跟踪和导航等任务中；在医学领域可以用于红外和可见光图像的融合和病灶检测等应用中。

因此，图像配准技术具有重要的应用价值和实际意义。

其次，总结传统红外与可见光图像配准方法的局限性。

传统的基于特征点匹配或相位相关性的图像配准方法虽然在一些场景中取得了较好的效果，但在复杂背景下容易出现配准失败、匹配不准确和计算复杂度高等问题。

而基于深度学习的图像配准方法能够克服这些问题，具有更高的自适应性和鲁棒性。

然后，提出基于深度学习的红外与可见光图像配准方法。

该方法首先利用深度学习网络自动提取图像的特征表示，然后通过训练集的特征匹配学习实现图像的配准。

深度学习网络可以为不同模态的图像提取共享的高层语义特征，从而克服模态差异带来的挑战。

接着，详细介绍算法实现过程。

首先搜集红外与可见光图像配准的训练数据集，利用这些数据训练深度学习模型。

然后，采用优化算法对模型进行调整和优化，提高配准的准确性和稳定性。

最后，利用训练好的模型对新的红外与可见光图像进行配准，得到理想的结果。

最后，通过实验验证所提出方法的有效性。

本文以军事应用场景中的红外拍摄图像与可见光图像进行配准实验，对比分析了基于深度学习的方法与传统方法之间的差异。

基于尺度不变特征变换的图像自动配准方法

（ｃｌｎａｉｔｅｔｒｒｎｆｍ）有尺度和旋Ｓａｅ—ＩｖｒａｅＴａｓｒ具ｎａＦｕｏ
１引言
图像配准广泛应用于图像融合、变换检测等技术领域中，在遥感影像、学图像、算机视觉等并医计应用中发挥着重要的作用 ¨ 。如何进行有效精确ｊ
Ａｂｓｒｃ：ｃｌｔａｔＳａｅ—ｉｖｒａｔｆａｕｅｔａｆｒｌｉｐｌｅｏｅｔａｔｉｇｅｔｒａｉｃｅｂｓｄｎｉｈｏ — ｎａｉｎｅｔｒｎｓｏｌｓａｐｉｄｔｘｃｍａｅｆａｕｅ，ｎｄｃｒｌａｅｅｇｂｒｒＴｒｈｏｔｏｓａｏｔｄｔｏｕｅｆａｕｒｉｒｅａｉｎ，ｉｈｓｒｎｔｎｓｔｅｐｒｏｍａｃｆｆａｕｅｏｄｍｅｈｄｉｄｐｅｏｃｍｐｔｅｔｅｍａｎｏｎｔｔｉｏｗｈｃｔｅｇｈｅｅｒｎｅｏｅｔｒｈｆｒｔｔｎｉｖｒａｅ．ｍａｅｅｏｏａｉｎａｉｎｃｏｋｓｕｓｆｋ— ｄｔｅｏｅｃｍｂｉｅｔｓｍｐｉｅｅｅａｕｇｒｎｓｏｍｏｉｅｒｎｄｗｉｈｉｌｄｇｎｒｌＨｏｈｔａｆｒｔｍｐｌ— ｉｆｍｅｔｉｇｅｔｒｔｈ，ｉｈｉｒｖｓｔｅｍａｃｉｆｃｅｙａｃｕａｙＴｘｅｉｎｈｗｓｔａｎｍａｅｆａｕｅｍａｃｗｈｃｍｐｏｅｔｈｎｇｅｉｎｃｎｄａｃｒｃ．ｈｅｅｐｒｍｅｔｓｏｔｈｉｈｈｓｍｅｄｃｎａｃｍｐｉｈｉｇｕｏｔｃｒｇｓｒｔｏｃｕａｅｙｉｏｄｉｎｏｉｒｎｔｒｓｌｔｏｔｉｔｏａｃｏｌｓｍａｅａｔｍａｉｅｉｔａｉｎａｃｒｔｌｎｔｅｃｎｔｏｆｄｆｅｅｅｏｕｉｎ，ｈｈｉｉｌｎｔｎａｄｖｅｏｎ．ｌｕｍｉａｉｏｎｉｗｐｉｔＫｅｒｓ：ｍａｅｐｏｅｓｎｙｗｏｄｉｇｒｃｓｉｇ；ｉｇｕｏｔｃｒｇｓａｉｎ；ＳＩＴ；ｇｎｅａｕｈｔａｆｒ；ｋ—ｄｔｅｍａｅａｔｍａｉｅｉｔｔｏｒＦｅｒｌＨｏｇｒｎｓｏｍｒｅ

基于区域特征的线阵CCD图像自适应校正

龙源期刊网
基于区域特征的线阵CCD图像自适应校正作者：尹楠顾济华邹丽新周强马心儒
来源：《现代电子技术》2013年第04期
摘要：针对田径比赛中运动员到达终点时线阵CCD采集到的失真图像进行处理，通过对扫描同步的分析，得到了失真图像产生原因，提出了一种自适应的校正算法。

首先经形态学处理得到运动员头部的倾角及长宽比，进而得到对应角度的变换因子；然后以头部为中心，在水平方向左右取合适长度，得到运动员水平方向上的边缘横坐标并剪裁图像；最后使用二维变换矩阵对该图像进行插值投影变换。

仿真实验表明，该算法简单易行，能较好地还原失真图像。

并且通过对正常图像拉伸的仿真分析，得到较为满意的结果。

关键词：线阵CCD；图像校正；投影变换；径赛
中图分类号： TN964⁃34 文献标识码： A 文章编号： 1004⁃373X（2013）04⁃0051⁃05。

基于IHS空间的红外与CCD图像融合算法研究

ｂａｓｅｄｏｎＩＨＳｓｐａｃｅ
ＷＡＮＧＡ— ａｉｒｎ，ＧＡ０Ｙｉｎｇ，ＷＡＮＧＦｅｎｇ — ｈｕａ，ＺＨＩＰｅｎｇ — ｆｅｉ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＭａｒｉｎｅＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＮｏｒｔｈｗｅｓｔｅｒｎＰｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ ’ ａｎ７１￣７２，Ｑ面ａ）
２０１３牟第５期
文章编号：１００９— ２５５２（２０１３）０５— ０００５— ０５中图分类号：ＴＰ７５１文献标识码：Ａ
技术
基于ＩＨＳ空间的红外与ＣＣＤ图像融合算法研究
王阿敏，高颖，王风华，支朋飞
ｏｐｅｒａｔｏｒａｎｄｐｒｏｐｏｓｅｓｈｅｔｉｍａｇｅｆｕｓｉｏｎｍｅｈｏｔｄ Байду номын сангаасｉｎｐｉｘｅｌｌｅｖｅｌａｂｏｕｔｉｎｆｒａｒｅｄｉｍａｇｅａｎｄＣＣＤｉｍａｇｅｂａｓｅｄ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｗｉｔｈｔｈｅｒａｐｉｄｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｍｕｌｔｉ — ｓｏｕｒｃｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｆｕｓｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｉｍａｇｅｆｕｓｉｏｎｈａｓｂｅｃｏｍｅａｈｏｔｔｏｐｉｃ．Ａｌｔｈｏｕｇｈｔｈｅｒｅｅｘｉｓｔａｌｌｋｉｎｄｓｏｆｉｍａｇｅｆｕｓｉｏｎｍｅ￣ｏｄｓ，ｆｕｓｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｙｇｖａｒｉｅｓｗｉｄｅｌｙ，ｒｉｃｈｉｎｇｔｈｅａｍｏｕｎｔｏｆｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄｉｍｐｒｏｖｉｎｇｈｅｔｑｕａｌｉｔｙｏｆｆｕｓｅｄｉｍａｇｅｉｓａｌｗａｙｓｈｅｔｂａｓｉｃ

摄影测量中的影像匹配与配准算法

摄影测量中的影像匹配与配准算法摄影测量是利用摄影影像来进行地理空间信息获取和处理的一种技术手段，广泛应用于地图制作、测量绘图、城市规划等领域。

而影像匹配与配准是摄影测量中一项重要的技术，其作用是将采集到的多个影像进行对齐、融合，以获取精确的地理信息。

影像匹配是指在不同影像之间找到对应的像素点或特征点的过程，这对于后续的配准是至关重要的。

影像匹配的核心问题是如何判断两幅影像中的对应点，因此，针对不同的影像特点和应用需求，现有的影像匹配算法有很多种。

首先，最简单直观的方法是基于像素点的匹配，即通过比较两幅影像对应位置像素的灰度值或颜色，通过阈值判断是否属于同一特征点。

然而，这种方法的效果容易受到光照和噪声的干扰，适用范围有限。

因此，随着计算机视觉和图像处理技术的不断发展，很多基于特征点的匹配算法被提出。

其中，最常用的是利用特征描述子进行匹配，如SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）和ORB（旋转不变的二进制）等算法。

这些算法通过提取关键点，并计算描述子，然后通过计算特征点间的距离来进行匹配。

这种方法能够处理光照变化、尺度变化和旋转变换等问题，但对于存在遮挡、投影变换等情况还是具有一定的局限性。

除了基于特征点的匹配算法外，还有一种非常重要的匹配方法是基于区域的匹配。

通过将影像分割成不同的区域，计算每个区域的特征，并通过计算两幅影像区域之间的相似度进行匹配。

这种方法能够更好地处理遮挡和投影变换等问题，但对于复杂场景的匹配仍存在一定的困难。

影像配准是在匹配的基础上，进一步将多幅影像的空间位置进行对齐，使它们能够在同一个坐标系统中与其他数据进行叠加和融合。

配准的目标是最小化匹配误差，通常使用最小二乘法进行优化。

而在进行影像配准时，我们需要考虑影像之间的旋转、平移、尺度和畸变等变换参数，并根据具体的应用需求选择不同的配准方法。

常用的影像配准方法有基于控制点的配准、基于特征点的配准和基于模型的配准。

基于图像变换的红外与可见光图像配准方法

基于图像变换的红外与可见光图像配准方法基于图像变换的红外与可见光图像配准方法步骤1：问题陈述红外和可见光图像配准是将红外图像与可见光图像对齐以实现更全面的图像分析和解释的过程。

由于红外图像和可见光图像的物理特性和成像机制不同，因此它们往往具有不同的空间变换和几何失真。

本文将介绍一种基于图像变换的红外与可见光图像配准方法，以实现高精度的图像对齐。

步骤2：数据预处理首先，对红外和可见光图像进行预处理以减少噪声和增强图像质量。

这可以包括去除图像中的杂散像素、平滑图像以减少高频噪声等。

步骤3：特征提取接下来，从红外和可见光图像中提取特征点，以用于后续的图像匹配。

常用的特征点提取算法包括SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）和ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）等。

步骤4：特征匹配使用特征点匹配算法，将红外图像和可见光图像的特征点进行匹配。

目标是找到在两个图像中对应的特征点对，以建立两个图像之间的对应关系。

常用的特征匹配算法包括最近邻匹配和RANSAC（随机一致性采样）算法。

步骤5：图像变换估计通过匹配的特征点对，估计红外图像和可见光图像之间的几何变换关系，例如平移、旋转、尺度变换等。

常用的变换模型包括仿射变换和透视变换。

可以使用RANSAC算法来排除错误匹配，以获得可靠的变换参数。

步骤6：图像配准根据估计的变换参数，对红外图像进行变换以与可见光图像对齐。

根据所选择的变换模型，可以使用图像插值算法（如双线性插值）来处理变换后的图像像素值。

这样，红外图像和可见光图像将具有相同的几何结构。

步骤7：后处理最后，进行图像配准的后处理以进一步提高配准的准确性和质量。

这可以包括平滑配准后的图像以减少残留的几何失真，或者进行图像融合以获得更全面的信息。

总结：基于图像变换的红外与可见光图像配准方法是一种实现高精度图像对齐的有效方法。

通过预处理、特征提取、特征匹配、图像变换估计、图像配准和后处理等步骤，可以实现红外图像和可见光图像的准确对齐，为后续的图像分析和解释提供可靠的基础。

基于不变特征检测的高精度图像配准方法研究

基于不变特征检测的高精度图像配准方法研究张采芳;田金文【摘要】图像配准是图像解译的基础,尤其在多源遥感影像的变化检测中,图像配准的精度直接影响到变化检测的结果.本文提出一种基于不变特征检测的多源影像配准算法,将图像的边缘梯度相似性度量与传统的互信息相似性度量结合作为图像配准的依据,然后使用Powell优化算法对目标函数进行寻优,得出配准变换参数.将此方法应用于多源遥感影像的配准中,结果证明,与直接用影像的灰度信息进行配准的方法相比,该方法在精度上有一定的提升.【期刊名称】《遥感信息》【年(卷),期】2014(029)001【总页数】4页(P7-9,14)【关键词】图像配准;梯度信息;互信息;相似性【作者】张采芳;田金文【作者单位】华中科技大学文华学院,武汉430074;华中科技大学自动化学院,武汉430074【正文语种】中文【中图分类】TP7511 引言一直以来，图像配准问题都是遥感影像处理中的热点问题。

图像配准是图像融合、变化检测的基础，主要用于匹配取自不同时间、不同传感器或者不同视点的两幅或多幅图像。

图像配准的实质是指通过某种映射以实现两幅图像间的一一对应，换言之，将两幅图像中对应于空间同一位置的点联系起来[1]。

假设待配准的两幅图像为f1(x,y)和f2(x,y)，配准过程可表示为：f2(x,y)=f1(T(x,y))(1)这里T表示一个空间坐标变换，即(x',y')=T(x,y)。

通常，图像配准可分两步进行，首先，提取图像特征(灰度、代数特征，几何特征等)组成特征空间，然后，确定空间变换，使得图像经此变换后所得到的图像与参考图像的相似性程度在预先设定的范围内[1]。

在有些情况下，还需优化处理，目的是使在该变换下，预先设定的相似性测度能更好地达到最优值(如图1所示，这里I1为参考图，I2为待配准图)。

图1 图像配准流程图根据配准算法所利用的图像信息，可以将图像配准分为基于灰度的配准方法、基于特征的配准方法和基于对图像的理解和解释的配准方法。

基于CCD与红外的导爆管检测中的信息融合方法

基于CCD与红外的导爆管检测中的信息融合方法李九灵;高全杰;冯维;代新;彭磊【摘要】针对国内导爆管的质量检测落后的现状,本文设计了一种基于CCD与红外的导爆管自动检测系统,由于该系统采用了多传感器同步检测,为此提出了一种基于决策层的CCD与红外信息融合方法.通过使用互斥体和临界区编程,实现了CCD 与红外检测的信息融合,保证了多任务的协调高效运行.最后,黑点缺陷检测实验验证了该信息融合方法提高了检测的实时性和黑点缺陷识别率.【期刊名称】《制造业自动化》【年(卷),期】2013(035)009【总页数】4页(P84-87)【关键词】导爆管;CCD;红外;信息融合;自动检测【作者】李九灵;高全杰;冯维;代新;彭磊【作者单位】武汉科技大学,武汉430081;湖北工业大学,武汉430068;武汉科技大学,武汉430081;湖北工业大学,武汉430068;湖北工业大学,武汉430068;湖北工业大学,武汉430068【正文语种】中文【中图分类】TP3910 引言导爆管[1]是导爆管雷管的重要组成部分，其在爆破工程中应用广泛，而爆破工程对爆破器材的质量要求很高，因此，提高爆破器材的检测质量非常重要。

传统的导爆管检测手段仅仅依靠落后的人工方式以及精度有限的红外方式[2]，不仅劳动强度大、精度低，而且检测项目有限。

机器视觉的快速发展和信息融合技术的逐渐兴起为导爆管的高速高精度检测创造了条件，研究多传感器的信息融合技术，对于促进导爆管的自动化检测具有重要的意义。

当前，信息融合技术主要应用于军事领域，民用还比较少。

美国是信息融合技术起步最早、发展最快的国家，它开发了一系列的C4ISR系统及IW系统[3]。

在国内，赵龙等[4]使用Matlab 6.1中的模糊逻辑工具箱编辑模糊推理系统，提出了一种基于模糊逻辑的像素级多传感器图像融合算法，通过与其他融合算法的比较，性能评估结果显示该算法具有更好的效果。

王明辉等[5]提出了一种通过优化跟踪门的方法提高多目标多传感器跟踪系统实时性，实验表明在强杂波或者虚警的环境中，该方法的效果尤为明显。

一种红外与可见光图像的自动配准方法

一种红外与可见光图像的自动配准方法
金宝刚;王晓蕾
【期刊名称】《光学与光电技术》
【年(卷),期】2007(5)6
【摘要】针对红外和可见光图像配准问题,采用仿射变换实现图像的几何变换,利用Canny算子边界相关运算求出边界相关性最强时对应的仿射变换参数,从而有效地实现了对原始红外和可见光图像的自动配准。

实验结果表明,该算法有效,可以应用于实际的红外和可见光图像配准中。

【总页数】3页(P60-62)
【关键词】图像配准;仿射变换;边缘检测;Canny算子
【作者】金宝刚;王晓蕾
【作者单位】解放军理工大学气象学院
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.73
【相关文献】
1.一种从粗到精的红外和可见光卫星图像配准方法 [J], 胡永利;王亮;刘蓉;张丽;段福庆
2.基于角点和Hu矩不变量的可见光和红外图像自动配准方法 [J], 窦建方;李建勋
3.基于角点的红外与可见光图像自动配准方法 [J], 丁海勇;卞正富
4.基于角点的红外与可见光图像自动配准方法 [J], 王阿妮;马彩文;刘爽;柳丛;赵欣
5.一种新颖的红外与可见光图像自动配准算法 [J], 舒丽霞;彭晓明;周成平;丁明跃因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于不变特征的红外图像快速配准系统设计

基于不变特征的红外图像快速配准系统设计魏新;马丽华;李云霞;宫明文;陈豪【摘要】In order to facilitate the circuit boards fault diagnosis and realize the fast and accurate registration of infrared images, fast registration system of infrared images based on invariant feature are designed. Firstly, the system hardware and basic principle are introduced. Secondly, SIFT (Scale Invariant Features Transform) algorithm is adopted to extract feature points and to produce feature points descriptor. Finally, image matching strategy is used to remove mistaken feature points and to solve affine transformation model parameters, so as to realize the image registration. Experimental results show that the system works stably, high efficiently and the images quality are well after registration, besides the system reaches the requirement of real-time. It has the very strong application value.%为了方便电路板卡故障诊断,实现红外图像快速、有效地配准,设计了基于不变特征的红外图像快速配准系统.首先介绍了系统的硬件组成和基本原理.然后采用SIFT(Scale Invariant Features Transform)算法提取特征点并生成特征点描述子.最后利用图像匹配策略去除误配准的特征点对,求解仿射变换模型参数,从而实现图像配准.实验结果表明:系统工作稳定、效率高,配准后的图像质量较好,且达到了实时性的要求,具有很强的应用价值.【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2012(012)026【总页数】5页(P6829-6833)【关键词】图像配准;SIFT;仿射变换【作者】魏新;马丽华;李云霞;宫明文;陈豪【作者单位】空军工程大学电讯工程学院,西安710077;空军工程大学电讯工程学院,西安710077;空军工程大学电讯工程学院,西安710077;空军工程大学电讯工程学院,西安710077;空军工程大学电讯工程学院,西安710077【正文语种】中文【中图分类】TP391.41现代人类生活在信息时代，获取图像信息是人类文明生存和发展的需要。

基于SIFT算法的可见光图像与红外图像配准

基于SIFT算法的可见光图像与红外图像配准周文理;金施群【期刊名称】《黑龙江科技学院学报》【年(卷),期】2011(021)002【摘要】为实现可见光图像与红外图像的有效配准,结合两类图像的特点,提出基于特征的SIFT算法,并进行道路和人脸的可见光图像与红外图像配准实验.结果表明,SIFT算法对纹理结构简单、光滑图像提取的特征点较少;随着阈值提高,可见光图像与红外图像的匹配点数目增加,匹配稳定性降低.该算法可用于可见光图像与红外图像配准.%Aimed at an effective registration of visible/infrared image, this paper proposes featuresbased SIFT algorithm, combined with the characteristics of two types of image, and describes an experiment focused on registration of road and face visible/infrared image.The result indicates that SIFT algorithm allows fewer features to be extracted from simple texture structure and smooth image.The increasing threshold means a greater number of the image matches and a lower matching stability.This algorithm can apply to visible/infrared image registration.【总页数】4页(P121-123,156)【作者】周文理;金施群【作者单位】合肥工业大学,仪器科学与光电工程学院,合肥,230009;合肥工业大学,仪器科学与光电工程学院,合肥,230009【正文语种】中文【中图分类】TP391.41【相关文献】1.基于Canny边缘SURF特征的红外与可见光图像配准算法 [J], 汪鹏; 金立左2.基于模态转换的红外与可见光图像配准方法 [J], 周美琪;高陈强;木松;刘芳岑3.基于红外可见光图像配准的电力设备分割算法 [J], 刘晓康;万曦;涂文超;周清楷;田正稳4.基于改进的SIFT算法的红外图像配准 [J], 蔡天旺;付胜5.基于直线特征的铁路场景红外与可见光图像配准方法研究 [J], 郭保青;周杏芳;许鑫龙因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于旋转不变性的红外序列图像自动匹配

基于旋转不变性的红外序列图像自动匹配
刘景正;余旭初;刘航冶
【期刊名称】《红外》
【年(卷),期】2009(30)9
【摘要】红外序列图像的匹配处理是在一系列红外图像内寻求像素点对应关系的过程,它直接涉及并影响到红外图像配准的精度,是视频目标识别、定位、跟踪等处理的关键技术之一.匹配中为了加快搜索速度,采用了金字塔策略.针对红外图像信噪比低的特点,预处理时引入了小波阈值算法对红外图像进行滤波处理;针对无人机红外序列图像间旋转角度大的特点,采用SIFT算法对灰度序列图像进行了匹配,并结合相关系数控制的方法,进一步去除错配点.匹配时不受传感平台较大角度旋转的影响,从而取得了良好的效果.
【总页数】6页(P35-40)
【作者】刘景正;余旭初;刘航冶
【作者单位】信息工程大学测绘学院,河南,郑州,450052;信息工程大学测绘学院,河南,郑州,450052;信息工程大学测绘学院,河南,郑州,450052;江西省数字国土重点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】TP722.5
【相关文献】
1.具有尺度与旋转不变性的立体影像自动匹配研究 [J], 赵西安;陈志学;吕京国;靖常峰
2.基于(A)Trous算法的红外序列图像中运动目标的检测与跟踪 [J], 徐永兵
3.面向序列图像配准的角点特征自动匹配 [J], 陈民生;张鹏强;余旭初;冯伍法;杨明
4.一种基于时域滤波的红外序列图像去噪算法 [J], 周克虎;雷涛;罗刚
5.基于多属性决策的红外序列图像复杂度分析(英文) [J], 乔立永;徐立新;高敏因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

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率的目的；最后，过一致性检测原理剔除错配，通实现最终的精确配准。利用所提出的算法，过对环通境星可见光影像与红外不同分辨率影像进行大量配准实验，果表明：算法能够快速、确地实现结该准
ＳａｄｎｉｅｓｙｏｃｎｅａｄＴｃｎｌｇ，ｎｄｏ２６１，ＣｉａｈｎｏｇＵｎｖｒｉｆＳｉｃｎｅｈｏｏｙＱｉｇａ６５０ｈｎ）ｔｅ
ＡｂｔａｔＡｃｏｄｎｔｔｉｇｎｍｅｈｎｓｓｒｃ：ｃｒｉｇｏｈｅｍａｉｇｃａｉｍｏＩｆＲａｄｉｉｌｉａｅｆｏｎｖｓｂｅｍｇｓｒｍｔｅｎｉｏｍｅｔｔｅｈｅｖｒｎｎ，ｈｐｏｌｍｓｆｈｇｌｃｍｐｔｇｏｒｂｅｏｉｈｙｏｕｎｃｍｐｌｘｔ，ｓｒｏｓｏ－ｎｆｒｉｅｉｙｅｕｎｎｕｉｏｍｄｓｒｂｔｎｆｍａｃｉｇｐｉｔａｄｈｇｉｉｔｕｏｏｔｈｎｏｎｓｎｉｈｉｉ
（．ＩｓｔｔｏｍｏｅＳｎｉｇＡｐｌａｉｎ，ｈｎｓａｅｆＳｉｃｓｅｉｇ１００，ｈｎ；．ｏｔｓＣｏｌｅ１ｎｔｕｅｆＲｅｔｅｓｎｐｉｔｓＣｉｅｅＡｃｄｍｙｏｃｅｅ，Ｂｉｎ０１１Ｃｉａ２Ｇｅｍａｃｌｇｉｃｏｎｊｉｅ
通过对影像进行分块提取ＳＦＦ特征关键点，现了影像特征点的均匀化，时加快了特征点的提取Ｉ实同速度；后，部自适应地对特征点进行几何约束，局部选取最优匹配点以达到提高图像匹配准确然局从
ｆａｕｅｐｉｔｙｉａｅｓｇｎａｉｎ，ａｄａｓｐｅｅｐｔｅｅｔａｔｎｒｔｆＳ胛ｅｔｒｏｎｓｂｍｇｅｍｅｔｔｏｎｌｏｓｅｄｄｕｘｒｃｉａｅｏｈｏｆａｕｅｐｉｔ．Ｔｈｎ，ｅｔｒｏｎｓｅ
环境星可见光影像与红外影像之间的配准，有很好的实用价值。具关键词：自动配准；ＳＦｔ；红外影像；均匀化Ｉ中图分类号：Ｔ７２Ｐ２文献标志码：Ａ文章编号：１０ — ２６２１）２０５ — ５０７２７（０１０ — ３００
ＡｕｔｍａｉｅｉｔａｉｎｏｏｔｃｒｇｓｒｔｏｆＣＣＤｍａｅｎＲｍａｅｉｇｓａｄＩｉｇｓ
ｂｓｄｏｎａｉｎｅｔｅａｅｎｉｖｒａｔｆａｕｒ
ＤｉｇＬｉｎｎ，ＮｉＸｉａｇ，ＪａｇＴａｌｎｉｎｏ，ＨｕＳｕｓｉｉｈｎｈ
ｐｅｅｔｄｂｓｄｎＩｒｓｎｅａｅｏＳＦＦ．Ｆｉｓ，ｔｅｍｐｏｅＳＦＦｌｏｔｍｅｌｅｔｅｕｆｒｄｓｒｂｔｏｏＩｒｔｈｉｒｖｄＩａｇｒｈｉｒａｉｄｈｎｉｏｍｚｉｔｉｕｎｆＳＦｔｉ
ｈｂｓｂｏｋｍｔｈｎｉｔｗｅｅｓｌｃｅｄｐｉｅｙｕｉｇｇｏｔｉｃｎｓａｎｏｍｐｏｅｈｅｍａｅｔｅｅｔｌｃａｃｉｇｐｏｎｓｒｅｅｔｄａａｔｖｌｓｎｅｍｅｒｃｏｔｉｔｔｉｒｖｔｉｇｒｍａｃｉｇａｃｒｃ．Ｆｉａｌｔｈｎｃｕａｙｎｌｙ，ｓｍｅｗｒｎｌａｃｅｏｎｓｏｏｇｙｍｔｈｄｐｉｔｗｅｅｅｉｎｔｄｂｓｎｏｓｓｅｃｈｃｉｇｒｌｍｉａｅｙｕｉｇｃｎｉｔｎｙｃｅｋｎ，
第４０卷第２期
Ｖｏ１．Ｎｏ．４０２
红外与激光工程
ＩｆａｅｎｓｒＥｎｉｅｒｎｎｒｒｄａｄＬａｅｇｎｅｉｇ
２１０１年２月Ｆｌ２Ｏ１ｅｂｌ基于不变特征的ＣＣＤ影与红外影像的自动配准像
ｗｒｎｅｉｔａｉｎｒｔｆｒｌｒｅｉａｅｒｓｕｉｄｔｅａｍｐｏｅｍａｅｒｇｓｒｔｎａｐｏｃｗａｏｇｒｇｓｔｏａｅｏａｇｍｇｓｗｅｅｔｄｅ，ｈｎｎｉｒｖｄｉｇｅｉｔａｉｐｒａｈｒｏｓ
丁琳，希亮倪，江涛，胡顺石（．中国科学院遥感应用研究所，京１００；１北０１１２山东科技大学测绘学院．东青岛２６１）．山６５０摘要：根据环境星可见光影像和红外影像的成像特点，对大幅影像配准时计算量大、准点分布针配严重不均匀以及错配率高等问题，出了一种基于尺度不变特征变换（ＩＴ）改进配准算法。首先，提ＳＦ的