红外与可见光图像配准
红外和可见光图像的配准融合研究
摘要I摘要红外纹理的真实度对红外场景仿真的效果具有重要影响，因此对红外仿真纹理的置信度评估具有重要意义。
而图像配准是评估前必不可少的步骤。
红外和可见光图像间的较大的灰度及分辨率差异增加了红外和可见光图像的配准融合难度。
本文研究了基于特征点的红外与可见光图像的配准和像素级融合问题。
首先，对红外图像使用直方图匹配进行了细节增强；其次，分析比较了三种经典的角点特征提取方法并做出了改进；接着，使用先归一化互相关粗匹配后RANSAC（随机抽样一致算法）提纯匹配的方法进行了角点的配对和图像几何变换矩阵估计；最后，使用改进的加权平均法进行了红外和可见光图像的融合。
本文方法为红外三维场景仿真的红外纹理置信度评估提供了基本的数据源，具有较高的应用价值。
关键词：图像配准红外图像可见光图像特征提取特征匹配图像融合Abstract IIIAbstractThe realism of infrared texture has an important impact on the result of infrared scene simulation. Hence, the study of texture credibility evaluation on infrared texture is of great significance. Image registration is the most important procedure before texture evaluation.The infrared and visible images of the same scene have many differences in gray level and image features, which make the registration and fusion of infrared and visible image more difficult. In this paper, the feature points based method of the infrared and visible image registration and image fusion on pixel level are researched and improved. Firstly the details of infrared image are enhanced with the method of histogram matching; Secondly, three classical corner point feature extraction methods are compared and improved; Then, in the process of feature points matching and the image geometry transform matrix estimating, the method of normalized cross-correlation coarse matching is followed by RANSAC (RANdom SAmple Consensus) purification method; Finally, the registrated infrared and visible images are fused by using the improved method of weighted average. The registration algorithm in this paper can provide basic source data for infrared texture confidence assessment in infrared 3-D scene simulation, which owns great value in military application.Key words ：image registration infrared image visible image feature extraction feature match image fusion目录V目录第一章绪论 (1)1.1研究背景和意义 (1)1.2国内外发展现状 (2)1.2.1 国外发展现状 (2)1.2.2 国内发展现状 (4)1.3研究内容和论文结构 (5)1.3.1 研究内容 (5)1.3.2 本文结构 (5)1.3.3 本文特色 (6)第二章图像配准技术概述 (7)2.1图像配准的几种模式 (7)2.2配准方法分类 (9)2.2.1 基于灰度的图像配准方法 (9)2.2.2 基于变换域的图像配准方法 (13)2.2.3 基于特征的图像配准方法 (15)2.2.4 小结 (16)第三章图像配准的实现 (19)3.1红外图像增强 (19)3.2特征提取 (21)3.2.1 Moravec算子 (23)3.2.2 Harris算子及其改进算法 (24)3.2.3 SUSAN算子 (27)3.2.4 各算子试验结果对比 (30)3.3变换模型估计 (32)3.3.1 刚体变换 (33)3.3.2 仿射变换 (33)3.3.3 投影变换 (35)3.3.4 非线性变换 (36)3.4特征匹配 (36)3.4.1 归一化互相关粗匹配 (37)3.4.2 RANSAC算法及其改进 (39)第四章图像重采样与融合 (45)4.1坐标变换与重采样 (45)4.2融合源图像特性分析 (48)4.3红外和可见光图像的融合 (48)第五章总结与展望 (53)致谢 (55)参考文献 (57)第一章绪论 1第一章绪论本章首先阐述了红外与可见光图像配准融合的研究背景和意义，进而对国内外在这些领域的发展现状进行了简要介绍，最后给出了本文的研究内容和文章结构安排。
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。
红外 可见光 配准数据集
红外可见光配准数据集1. 红外和可见光图像配准的意义和背景红外和可见光图像配准是将红外图像和可见光图像进行对齐处理的技术。
红外图像和可见光图像分别捕捉到了不同波段的电磁波信号，但它们之间的配准可以帮助我们更好地理解和分析目标场景。
本文将探讨红外和可见光图像配准的意义、背景以及配准过程中的数据集。
2. 红外和可见光图像的特点和差异红外和可见光图像捕捉到的波长范围不同，因此它们具有不同的特点和差异。
以下是红外和可见光图像的一些特点和差异：•波长范围：可见光波长范围通常为380-780nm，而红外波长范围通常为700nm到1mm。
•物体透明性：可见光对于大多数物体都是透明的，而红外辐射可以穿透一些半透明的材料。
•热辐射：红外图像可以反映物体的热辐射情况，可以帮助我们看到在可见光下无法察觉的热点。
•大气影响：红外辐射受到大气的吸收和散射影响更小，因此红外图像在大气条件较差时表现更好。
•图像分辨率：通常情况下，可见光图像的分辨率要高于红外图像，这是由于红外辐射的波长较长。
3. 红外和可见光图像配准的意义红外和可见光图像配准的意义在于综合利用两种图像的优势，提供更全面、准确的信息。
以下是红外和可见光图像配准的几个重要意义：3.1 目标识别和跟踪红外图像可以提供目标的热辐射信息，可见光图像可以提供目标的形状和颜色信息。
通过将两种图像进行配准，可以获得目标的全面信息，从而更准确地进行目标识别和跟踪。
3.2 环境监测和预警红外图像可以检测到目标的热辐射，可以用于环境监测和预警。
通过将红外图像与可见光图像配准，可以获得更准确的环境监测结果，提高预警的准确性和可靠性。
3.3 军事和安防应用红外图像在军事和安防领域具有重要的应用价值。
例如，红外图像可以用于检测隐蔽的目标、监测夜间活动等。
通过将红外图像与可见光图像配准，可以提高军事和安防应用的效果和可靠性。
4. 红外和可见光图像配准的方法和挑战红外和可见光图像配准是一个复杂的过程，需要考虑到两种图像的特点和差异。
深度学习在红外与可见光图像配准中的应用
深度学习在红外与可见光图像配准中的应用深度学习在红外与可见光图像配准中的应用深度学习是一种人工智能的分支，通过模拟人脑神经网络的工作方式来进行模式识别和学习。
在图像处理领域，深度学习已经取得了很多重要的突破，并且被广泛应用于不同的任务中，包括图像分类、目标检测和图像配准等。
其中，红外与可见光图像配准是一个具有挑战性的问题，但深度学习方法已经取得了很好的效果。
首先，为了进行红外与可见光图像配准，我们需要对图像进行预处理。
这包括对两种类型的图像进行去噪、增强等操作，以获得更好的图像质量和特征信息。
在可见光图像中，我们可以使用传统的图像处理技术，如滤波和直方图均衡化来改善图像质量。
对于红外图像，由于其特殊性质，我们可以使用图像增强算法，如局部自适应直方图均衡化和对比度增强来提高图像的清晰度和对比度。
其次，我们需要提取图像中的特征。
在传统的红外与可见光图像配准方法中，常常使用一些手工设计的特征，如SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速稳健特征）等。
然而，这些手工设计的特征往往对图像的变形和噪声敏感，难以适应复杂的图像场景。
而深度学习可以通过自动学习图像中的特征，从而更好地适应不同的图像条件。
我们可以使用卷积神经网络（CNN）来提取图像中的特征，并通过降维和特征选择等技术来减少特征的维度和冗余。
然后，我们需要建立一个配准模型。
传统的红外与可见光图像配准方法常常采用基于特征的方法，例如将两幅图像的特征点进行匹配，然后通过求解几何变换模型来进行配准。
然而，这种方法对噪声和局部变形很敏感，并且需要手动设置一些参数。
相比之下，深度学习可以通过端到端的方式直接学习两幅图像之间的映射关系，从而消除了手动设置参数的过程。
我们可以使用生成对抗网络（GAN）或卷积神经网络（CNN）来构建配准模型，通过最小化图像之间的差异来实现配准。
最后，我们需要对配准结果进行评估和优化。
在红外与可见光图像配准中，评估的指标通常包括重叠度、互信息和均方误差等。
红外与可见光图像配准方法研究
重庆邮电大学硕士学位论文摘要摘要近年来，随着各式图像传感器的应用，人们对图像信息的整合与利用的需求越来越大。
红外与可见光图像是常见的两种具有信息互补的图像。
红外图像能直观地反映物体的热辐射能量大小，不受光照影响，但会丢失一部分物体的纹理、结构等外观信息。
而可见光图像包含丰富的颜色和纹理信息，但受光照影响较大。
为了能充分地利用红外与可见光这两种模态图像中包含的互补信息，首先需要配准红外与可见光图像。
配准后的图像综合了两者的优势，有利于后续的图像分析、识别等工作。
因此，红外与可见光图像配准方法研究具有重要意义。
本文针对红外与可见光两种光谱图像的特点进行了配准问题研究，具体工作如下：第一，对于存在的红外与可见光图像的分辨率和光谱差异过大的问题，本文提出一种基于模态转换的配准方法。
该方法设计了一种二阶段的网络结构。
该网络首先对可见光图像进行映射操作，将其转换为近似红外光谱的图像。
然后在第二阶段，该网络以转换生成的图像为基准，使用空间变换器与采样器对红外图像进行变换操作得到配准后的红外图像，实现多模态图像配准。
实验结果表明，本文提出的配准方法在红外与可见光图像配准任务上有较大的优势。
第二，针对红外与可见光两种模态图像配准存在的映射关系不确定性问题，本文提出一种基于模态转换和模态独立邻域特征的配准方法。
由于红外图像存在大量图像区域灰度相同或相似，引起灰度映射关系常常存在非单一对应，造成映射存在较大的不确定性的问题。
为此，本文考虑使用模态转换和模态独立邻域特征结合的图像配准方法。
首先将可见光图像转换为近似红外光谱的图像，以减小光谱差异性。
再结合模态独立邻域特征在不同模态图像中表示不同类型图像特征，并且能对重要特征做出高响应的优势。
然后，基于转换生成的图像和红外图像提取模态独立邻域特征，以归一化互信息为配准度量计算图像变形域，得到配准图像。
该方法结合了深度学习自动提取特征和人工设计特征对重要特征高响应的优势。
实验结果表明，与现有的配准算法相比，本文方法具有较好的配准效果。
电气设备红外与可见光图像的配准方法研究
中文摘要本文把图像配准引入到电气设备的双通道图像在线监测中，红外图像与可见光图像配准后可得到设备更丰富、更全面、更综合的互补信息，能提高电气设备实时在线监测的准确性与有效性，有利于保障电网的运行安全。
本文首先构建了变电站电气设备双通道图像在线监测系统，研究了配准之前的预处理方法和红外与可见光图像的配准方法，主要工作如下：1. 根据现场的实际情况，提出了一种变电站电气设备双通道图像在线实时监测的方案，构建了以红外传感器和可见光CCD(Charge Coupled Device, 电荷耦合器件)传感器为核心器件的双通道监测的实际系统。
系统实现了对设备的可见光图像和热状态信息的远程、实时、在线监测，提高了在线监测的可靠性和准确性。
现场运行表明，该系统稳定可靠、效果良好。
2. 复杂的现场采集条件使获得的红外图像和可见光图像存在噪声干扰，配准之前必须对图像进行预处理。
研究了两种消噪方法：①从估计图像中噪声的统计特性出发，提出了一种基于噪声标准差估计的小波图像去噪方法；②图像信号和噪声信号是由不同的物理源产生的，是相互统计独立的，将ICA(Independent Component Analysis)方法应用于图像去噪，提出了一种基于FastICA算法的去噪方法。
实验结果表明两种方法都能提高图像质量，突出图像特征，为下一步红外图像与可见光图像的配准研究做了充分准备。
3. 通过理论分析与推导得出了基于经验模式分解的配准原理，并以互信息为配准测度，提出了一种基于剩余图像和互信息的红外与可见光图像的配准方法。
大量红外与可见光图像配准结果验证了配准原理的正确性和方法的有效性及先进性，该方法取得了比传统互信息法、基于小波分解和互信息的方法更高的配准精度。
对医学图像、遥感图像等多模态图像的配准也获得了较高精度的配准效果。
4. 把新颖且性能优秀的SURF(Speeded Up Robust Features)算法应用到红外与可见光图像的配准中，针对红外和可见光图像细节差别大甚至存在对比度反转和两者轮廓大体一致的特点，提出了一种基于边缘提取的SURF红外与可见光图像配准方法，解决了用红外负像配准的片面性问题和SURF算法对模态敏感的问题，从电气设备红外与可见光图像的配准结果可以看出该方法取得了非常快的配准速度和较好的配准效果，可满足在线实时的应用需求。
红外与可见光图像配准及融合技术研究的开题报告
红外与可见光图像配准及融合技术研究的开题报告一、研究题目红外与可见光图像配准及融合技术研究二、研究背景与意义近年来，红外成像技术得到了广泛的应用，尤其是在夜间监测、目标识别、空间探测等领域。
但是由于红外成像技术只能得到目标的热辐射信息，无法提供目标的诸如颜色、形状等可见光图像信息。
因此，如何将红外图像与可见光图像有效地融合起来，具有很高的研究价值和实际意义。
目前，国内外研究者已经提出了很多红外与可见光图像融合的方法，如基于像素级融合、基于区域级融合、基于特征级融合等。
但是由于红外图像与可见光图像在成像机理、图像特征等方面存在很大的差别，如何实现有效的图像配准和融合，仍然面临很大的挑战。
三、研究内容和研究方法1. 红外图像与可见光图像的相关性分析通过对红外图像与可见光图像的特征进行分析，确定两者之间可能存在的相关性。
例如，物体的边缘、纹理、形状等方面的特征是否一致或者相似。
2. 红外图像与可见光图像的配准方法研究基于相关性分析结果，探究有效的红外图像与可见光图像配准方法，如基于像素级、基于特征点级、基于区域级等方法，并分析各种方法的优缺点及适用范围。
3. 红外图像与可见光图像的融合方法研究通过图像融合算法将红外图像与可见光图像融合起来，并分析各种图像融合算法的优缺点及适用范围。
其中包括基于局部性质的融合方法、基于全局性质的融合方法以及基于深度学习的融合方法等。
4. 红外与可见光图像融合的应用研究将研究所得的红外与可见光图像配准及融合技术应用于实际场景中，如夜间目标识别、高空无人机遥感图像处理等，评估技术的有效性和应用效果。
本研究将采用实验分析和理论分析相结合的方法，通过对现有方法的比较分析和改进，逐步深入研究实现红外与可见光图像配准及融合的技术。
四、拟达到的预期目标通过本研究，达到如下预期目标：1. 分析红外图像与可见光图像的相关性，确定有效的配准方法；2. 探究适用于红外图像与可见光图像融合的各种算法，并比较不同算法的优缺点；3. 将研究所得的技术应用于实际场景中，如夜间目标识别等，评估技术的有效性和应用效果。
电气设备红外与可见光图像的配准方法研究
２．４．２ 特征点匹配算法
针对ＲＡＮＳＡＣ算法１９不能保证最终的匹配点对完全正确的问题根据正确匹配点对之间的斜率一致性的先验知识提出一种新颖的特征点匹配策略步骤为
１对Ｐｏｓ１中的每个点ｉ计算其与Ｐｏｓ２中所有的点之间的欧氏距离选择最小欧氏距离对应的点作为点ｉ的粗匹配点
２对所有的粗匹配点对按照欧式距离由小到大的顺序对其排序并删除其中多点对一点的点对此时图像Ｉ１和Ｉ２中的特征点分别用Ｐｏｓ１′和Ｐｏｓ２′表示 ３选择集合Ｐｏｓ１′和Ｐｏｓ２′中前Ｋ１对匹配点记作ＰｏｓＫ１＝ｘ′１ｙ′１ｘ１ｙ１ｘ′２ｙ′２ｘ２ｙ２ｘ′Ｋ１ｙ′Ｋ１ｘＫ１ｙＫ１称为集合１选择集合Ｐｏｓ１′和Ｐｏｓ２′中前Ｋ２对匹配点用ＰｏｓＫ２表示其中ＰｏｓＫ２＝ｘ′１ｙ′１ｘ１ｙ１ｘ′２ｙ贡献主要有１提出的基于多方向结构元素不同权值的形态学边缘检测算法解决了图像间一致性特征难以提取的问题相对于Ｃａｎｎｙ算法小波模极大值算法得到的图像边缘更粗特征点的定位也更加精确２根据正确的匹配点对之间斜率一致性的先验知识提出的特征点匹配算法保证了匹配点对的准确率同时提高了匹配的效率实验结果表明本文方法有效提高了匹配点对的正确率能够对电气设备红外和可见光图像实现高精度的配准同时本文提出的特征点匹配算法相比于ＲＡＮＳＡＣ算法降低了迭代次数在算法执行效率上得到了明显的提高
２主方向确定为了使ＳＵＲＦ特征具有旋转不变性需要为每个ＳＵＲＦ特征点分配唯一的主方向ＳＵＲＦ特征点主方向由特征点圆形邻域内其它点的信息决定通过计算Ｈａａｒ小波响应得到
使用以特征点为顶点圆心角为６０°的扇形扫描特征点圆形邻域在扫描过程中每扫描１°计算扇形覆盖的图像区域内的Ｈａａｒ小波响应在水平竖直方向上的累加和扇形区域内的Ｈａａｒ小波响应累加和应为一矢量当扇形旋转一周后得到３６０个矢量其中长度最长的矢量对应的方向作为该特征点的主方向
红外与可见光图像配准
本科毕业设计论文题目红外与可见光图像配准专业名称自动化学生姓名指导教师毕业时间2014.06毕业 任务书一、题目红外与可见光图像配准二、研究主要内容选题来源于科研项目。
红外与可见光图像由于相关性小，缺乏一致性特征，因此配准的难度较大。
针对红外与可见光图像配准的研究，拟采用基于特征的图像配准算法。
配准算法中核心的部分在于特征的提取和特征的匹配两个部分。
特征提取拟采用Harris 角点或Susan 角点检测算法，这两种算法稳定性好，也适合实时性场合需要。
特征匹配阶段根据图像物理特性选择合适的匹配测度及匹配算法。
最终实现一种自动、快速、较高性能的配准方法。
三、主要技术指标1、开发工具采用OpenCV ；2、配准时间1秒左右，精度小于1个像素。
四、进度和要求第1-2周：初步查阅与本次毕设有关的背景知识、论文以及书籍，并进行分析、总结，理解所研究的问题。
第3-4周：学习掌握OpenCV 、图像配准的相关知识。
第5-6周：实现Harris 角点,ORB 或者BRIEF 法对图像特征进行提取。
第7-8周：确定特征匹配算法。
第9-10周：用OpenCV 实现算法的程序。
第11-12周：用OpenCV 实现算法的程序。
第13-14周：程序测试。
第15-16周：撰写毕业设计论文，准备论文答辩。
五、主要参考书及参考资料[1] 田伟刚。
基于点特征的多源遥感图像配准技术。
西北工业大学硕士学位论文，2008年设计论文[2] 苑津莎，赵振兵，高强等。
红外与可见光图像配准研究现状与展望。
激光与红外，2009，39(7)：693-699[3] C. Harris，M. Stephens．A combined corner and edge detector．In：Proceedingsof the Fourth Alvey Vision Conference．Manchester：the University of Sheffield Printing Unit，1988，pp147~151[4] S.M. Smith，J.M. Brady．SUSAN-A new approach to low level imageprocessing．Journal of Computer Vision，1997，23：pp45~78[5] S. Ranade，A. Rosenfeld．Point pattern matching by relaxation．PatternRecognition，1980，12：pp269~275[6] D. P. Huttenlocher，G. A. Klanderman，W. J. Rucklidge．Comparing images usingthe Hausdorff distance．IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence，1993，15(9)：pp850~863[7] M. P. Dubussion，A. K. Jain．A modified algorithm using robust hausdorff distancemeasures．Proc. of 12th Int. Conf. on Pattern Recognition，Jerusalem，Israel，1994：pp566~568[8] D.G. Sim，O.K. Kwon，R.H. Park．Object matching algorithm using robustHausdorff distance measures．IEEE Trans. on Image Process，1999，8(2)：425~429[9] 周成平，蒋煜，李玲玲等。
一种电力设备红外与可见光配准研究
随着现代电力网络的不断发展，电力设备的监测和维护变得越来越重要。
红外和可见光一直是两种常用的无损检测手段。
在电力设备监测中，红外图像技术用于检测设备的故障，而可见光图像用于检测设备的外观缺陷。
因此，如何将红外和可见光图像进行配准，并实现两种图像在同一坐标系下的统一显示，成为研究的热点之一。
一、红外与可见光图像的特点红外图像常用于检测电力设备的热力学特征，依据设备表面的温度差异实现故障检测。
而可见光图像则主要用于检测设备表面的外观缺陷。
因此，两种图像的特点和获取方式有所不同。
1.红外图像的特点红外图像是检测电力设备故障的一种有效手段，其主要特点如下：( 1)热敏感：红外图像所反映的是物体表面的热分布情况，其灵敏度高，可以检测到微小的温度变化。
( 2)非接触性：红外图像无需接触被测物体，避免了对被测物体的损伤或影响。
( 3)图像多变性：同一物体在不同的时间、环境下，其红外图像可以呈现出不同的特征，这使得红外图像在检测各种不同类型的电力设备故障时都有广泛的应用。
2.可见光图像的特点可见光图像在电力设备监测中的主要作用是检测电力设备外观缺陷，其特点如下：( 1)形象直观：可见光图像可以呈现出被测物体的真实色彩和形态特征，使得故障缺陷更加直观。
( 2)相对单一：可见光图像只能反映出物体表面的纹理和颜色，并不能检测其内部信息。
( 3)环境受限：可见光图像对环境有一定要求，例如光线、天气等因素都会影响其图像质量。
二、红外与可见光图像配准研究现状红外和可见光图像配准是将两幅或多幅图像在同一个坐标系下进行统一显示的技术，该技术可以帮助研究人员对电力设备的故障进行更准确的定位分析。
红外与可见光图像配准技术在国内外研究已经比较成熟，主要包括以下两种方法。
1.基于特征点的配准方法特征点是指图像中的一些具有特定识别性的点，这些点在图像中具有较强的唯一性，对于不同场景下的图像，其特征点的位置和数量都不相同。
基于特征点的配准方法，是通过寻找两个图像中的相同特征点，将它们在坐标系上对应起来，从而实现两幅图像的配准。
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。
高效红外与可见光图像配准方法
高效红外与可见光图像配准方法高效红外与可见光图像配准方法高效红外与可见光图像配准是一种将红外图像与可见光图像进行对齐的方法，以实现两种图像之间的准确比较和分析。
以下是一种基于步骤思维的高效红外与可见光图像配准方法的详细说明：第一步：图像预处理在开始图像配准之前，需要对原始红外图像和可见光图像进行预处理。
这包括去除图像中的噪声、调整图像的亮度和对比度，并进行图像增强以提高图像质量。
第二步：特征提取在红外图像和可见光图像中提取特征点是实现图像配准的关键步骤。
可以使用常见的特征提取算法，如SIFT（尺度不变特征变换）或SURF（加速稳健特征）算法。
特征点应该具有良好的鲁棒性，能够在不同光照条件下保持一致性。
第三步：特征匹配通过将红外图像和可见光图像中提取的特征点进行匹配，可以确定它们之间的对应关系。
常用的特征匹配算法包括最近邻匹配和最佳邻域匹配。
匹配过程中，可以使用一些几何约束条件来提高匹配的准确性。
第四步：几何变换根据特征匹配的结果，可以通过计算变换矩阵来实现红外图像和可见光图像之间的几何变换。
常见的几何变换包括仿射变换和透视变换。
变换矩阵可以通过最小二乘法或RANSAC（随机抽样一致性）算法来估计。
第五步：图像配准将红外图像根据几何变换矩阵进行配准，使其与可见光图像对齐。
可以使用插值算法填充配准后的图像像素值，以确保图像平滑过渡。
第六步：图像融合配准后的红外图像和可见光图像可以通过图像融合技术进行合成。
常用的图像融合方法包括加权平均法、小波变换法和拉普拉斯金字塔法。
图像融合可以提供更丰富、更全面的信息，以帮助进一步的分析和应用。
第七步：评估和优化最后，需要对配准结果进行评估和优化。
可以使用一些评估指标，如互信息、均方误差或结构相似性指数来评估配准的质量。
如果配准结果不理想，可以通过调整预处理步骤、特征提取参数或特征匹配算法来优化图像配准的效果。
综上所述，高效红外与可见光图像配准是一个复杂的过程，涉及到图像预处理、特征提取、特征匹配、几何变换、图像配准、图像融合和评估优化等多个步骤。
红外与可见光配准的方式
红外与可见光配准的方式红外和可见光的图像具有不同的特点，它们在图像分析和识别中具有各自的优势。
然而，在某些应用中，需要将这些图像进行配准，使得它们能够对应到同一场景，以便进行更深入的分析和处理。
下面介绍几种常见的红外和可见光配准方式：1. 特征点匹配特征点匹配是一种常见的配准方式，通过在两幅图像中提取出关键点，并计算这些关键点的特征描述符，然后使用特征描述符进行匹配，实现图像配准。
在红外和可见光图像配准中，可以通过提取图像的边缘、角点、斑点等特征点进行匹配。
2. 基于相位相关的配准方式基于相位相关的配准方式是一种高效的配准方法。
它利用傅里叶变换将两幅图像变换到频域，然后计算它们的互相关函数，通过最大化互相关函数来实现图像的配准。
相位相关配准方式对图像的取样率和分辨率要求较高，但可以实现子像素级的配准精度。
3. 基于投影变换的配准方式基于投影变换的配准方式是一种简单实用的配准方法。
它基于图像的几何形状特征，通过对图像进行平移、旋转、缩放等变换来实现图像的配准。
在红外和可见光图像配准中，可以利用建筑物、道路等地物特征进行投影变换。
4. 基于深度学习的配准方式近年来，基于深度学习的配准方式得到了广泛应用。
它利用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型进行特征提取和匹配，实现高效精准的图像配准。
深度学习配准方式可以自动学习图像的特征，具有很强的适应性和鲁棒性，但需要大量的训练数据和计算资源。
总之，红外与可见光图像配准是图像处理领域的重要问题，不同的配准方法适用于不同的应用场景。
在实际应用中，需要根据具体需求选择合适的配准方式，实现有效的图像配准和后续处理。
红外图像与可见光图像融合笔记
红外图像与可见光图像融合——笔记图像融合是将来自不同传感器在同一时间(或者不同时间)对同一目标获取的两幅或者多幅图像合成为一幅满足某种需求图像的过程。
为了获得较好的融合效果，在研究融合算法之前，对图像预处理理论及方法进行了研究。
预处理理论主要包括图像去噪、图像配准和图像增强。
图像去噪目的是为了减少噪声对图像的影响。
图像配准是使处于不同状态下的图像达到统一配准状态的方法。
图像增强是为了突出图像中的有用信息，改善图像的视觉效果，并方便图像的进一步融合。
图像融合评价方法：主观评价和客观评价。
指标如：均值、标准差、信息熵等。
针对 IHS 变换和小波变换的优缺点，本文提出了一种基于这两种变换结合的图像融合方法。
该算法的具体实现步骤如下：先对彩色可见光图像进行 IHS 变换，对红外图像进行增强，然后将变换后得到的 I 分量与已增强的红外图像进行 2 层小波分解，将获得的低频子带和高频子带使用基于窗口的融合规则，而后对分量进行小波重构和 IHS 逆变换，最后得到融合结果。
经仿真实验证明，此结果优于传统 IHS 变换和传统小波变换，获得了较好的融合结果，既保持了可见光图像中的大量彩色信息又保留了红外图像的重要目标信息。
红外传感器反映的是景物温度差或辐射差，不易受风沙烟雾等复杂条件的影响。
一般来说，红外图像都有细节信息表现不明显、对比度低、成像效果差等缺点，因此其可视性并不是很理想。
可见光成像传感器与红外成像传感器不同，它只与目标场景的反射有关与其他无关，所以可见光图像表现为有较好的颜色等信息，反应真实环境目标情况，但当有遮挡时就无法观察出遮挡的目标。
利用红外传感器发现烟雾遮挡的目标或在树木后的车辆等。
在夜间，人眼不能很好的辨别场景中的目标，但由于不同景物之间存在着一定的温度差，可以利用红外传感器，它可以利用红外辐射差来进行探测，这样所成的图像虽然不能直接清晰的观察目标，但是能够将目标的轮廓显示出来，并能依据物体表面的温度和发射率的高低把重要目标从背景中分离出来，方便人眼的判读。
红外与可见光图像配准技术研究
Abstract
Abstract
The infrared and visible images are very different in grey level and image features according to a same scene, which make it difficult to design proper registration algorithms and to ensure the precision between them. The registration algorithm which is combining the mutual information-based image registration and edge feature-based image registration to images who have obvious edge features can implement simply and can improve the robust of the registration processing, since it can make full use of the edge features so that the differences of the gray level and the features of the image has been reduced. The compute-cost of mutual information is too large, so we bring forward a new algorithm based on wavelet. This algorithm speed registration process through matching images layer by layer which is obtained by wavelet analysis technology. Experimental results show that our combined algorithm solve the registration problem with infrared and visible images which have great differences in grey level and image features, and make registration time one magnitude faster than traditional algorithms due to the adoption of the wavelet transform. Simultaneously, the registration results achieve a high accuracy and stability. Keyword: image registration decomposition mutual information edge feature wavelet
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
本科毕业设计论文题目红外与可见光图像配准专业名称自动化学生姓名指导教师毕业时间2014.06毕业 任务书一、题目红外与可见光图像配准二、研究主要内容选题来源于科研项目。
红外与可见光图像由于相关性小，缺乏一致性特征，因此配准的难度较大。
针对红外与可见光图像配准的研究，拟采用基于特征的图像配准算法。
配准算法中核心的部分在于特征的提取和特征的匹配两个部分。
特征提取拟采用Harris 角点或Susan 角点检测算法，这两种算法稳定性好，也适合实时性场合需要。
特征匹配阶段根据图像物理特性选择合适的匹配测度及匹配算法。
最终实现一种自动、快速、较高性能的配准方法。
三、主要技术指标1、开发工具采用OpenCV ；2、配准时间1秒左右，精度小于1个像素。
四、进度和要求第1-2周：初步查阅与本次毕设有关的背景知识、论文以及书籍，并进行分析、总结，理解所研究的问题。
第3-4周：学习掌握OpenCV 、图像配准的相关知识。
第5-6周：实现Harris 角点,ORB 或者BRIEF 法对图像特征进行提取。
第7-8周：确定特征匹配算法。
第9-10周：用OpenCV 实现算法的程序。
第11-12周：用OpenCV 实现算法的程序。
第13-14周：程序测试。
第15-16周：撰写毕业设计论文，准备论文答辩。
五、主要参考书及参考资料[1] 田伟刚。
基于点特征的多源遥感图像配准技术。
西北工业大学硕士学位论文，2008年设计论文[2] 苑津莎，赵振兵，高强等。
红外与可见光图像配准研究现状与展望。
激光与红外，2009，39(7)：693-699[3] C. Harris，M. Stephens．A combined corner and edge detector．In：Proceedingsof the Fourth Alvey Vision Conference．Manchester：the University of Sheffield Printing Unit，1988，pp147~151[4] S.M. Smith，J.M. Brady．SUSAN-A new approach to low level imageprocessing．Journal of Computer Vision，1997，23：pp45~78[5] S. Ranade，A. Rosenfeld．Point pattern matching by relaxation．PatternRecognition，1980，12：pp269~275[6] D. P. Huttenlocher，G. A. Klanderman，W. J. Rucklidge．Comparing images usingthe Hausdorff distance．IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence，1993，15(9)：pp850~863[7] M. P. Dubussion，A. K. Jain．A modified algorithm using robust hausdorff distancemeasures．Proc. of 12th Int. Conf. on Pattern Recognition，Jerusalem，Israel，1994：pp566~568[8] D.G. Sim，O.K. Kwon，R.H. Park．Object matching algorithm using robustHausdorff distance measures．IEEE Trans. on Image Process，1999，8(2)：425~429[9] 周成平，蒋煜，李玲玲等。
基于改进角点特征的多传感器图像配准。
华中科技大学学报，2005，33(11)：pp1~4学生学号 __________ 学生姓名指导教师 __________ 系主任本科毕业设计外文翻译专业名称自动化学生学号2010302197学生姓名郑平指导教师李晖晖完成时间2014.05.25本科毕业设计英文翻译指导教师评阅意见学生姓名：郑平班级：09011006 得分：请指导教师用红笔在译文中直接进行批改，并就以下几方面填写评阅意见，给出综合得分（满分按100分计）。
1、专业术语、词汇翻译的准确性；2、翻译材料是否与原文的内容一致；3、翻译材料字数是否符合要求；4、语句是否通顺，是否符合中文表达习惯。
中文译文：在高分辨率遥感图像自动目标检测使用基于轮廓的空间模型Yu Li, Xian Sun, Hongqi Wang, Hao Sun, and Xiangjuan Li摘要—在这篇文章中，我们提出了一种基于轮廓的空间模型，可以准确地检测出地理空间目标的高分辨率遥感图像。
为了检测结构复杂的地理空间对象，每个图像被划分成使用多个分割的第一件作为目标候选区域。
然后，自动识别目标种子区域是通过计算与使用动态编程的目标模板的轮廓信息的相似度来实现。
最后，基于轮廓的相似性进一步更新，并结合空间关系找出缺少的部分。
以这种方式，更精确的目标检测结果可以实现的。
精度，鲁棒性，所提出的方法的有效性通过了实验结果进行了论证。
关键词：几何信息，图像分割，空间关系建模，目标检测。
一介绍目标检测是在高分辨率遥感图像分析中最具挑战性的任务之一。
随着遥感成像技术的发展,高空间分辨率可以为目标检测提供丰富的空间和上下文信息[1]。
使用这些信息为检测准确地理空间目标和复杂的结构提供了机会，如飞机。
虽然近年来目标检测和分割等领域得到了广泛的研究，许多作者分别考虑这两个任务是常见的。
目标检测已被使用来实现，例如，星座模型[2]和变形形状模型[3]。
然而，通过这些方法在目标检测中结果不够精确。
一些研究目标检测与分割相结合的调查研究已经实现，如视觉类过滤器[4]和隐式形状模型[5]。
由于缺乏空间和结构信息，有些方法只能得到有限的成功的应用程序数据。
此外，很难找到一个很好的分区方法，该方法可以很好地用于在复杂场景中的所有物体，如高分辨率遥感图像。
多重分割收到显著的注意，因为在一个图像中的目标中一些分割的一些地区几乎是正确的。
有意义和有趣的物体使用多个分割提取[6][7] 。
现在的问题是如何从图像段的池中挑选出有意义的区域。
阿克恰伊和索伊[6]和Sun 等[7]提出的方法是基于使用的概率潜在语义分析模型的外观信息[6]和潜在狄利克雷分配模型[7]，其中一个目标被表示为更小的视觉刺激的集合。
这些方法由于强大的本地图像描述符可以达到令人印象深刻的结果。
然而，本地的外表并不是物体检测的唯一通道。
然而，当地的外表并不是物体检测的唯一通道。
实际上，该形状提供了对象的某些类不是本机的外观的详细信息，因为在极端的光照条件下形状是不变的。
最近，基于形状的方法日益受到重视。
提出了先进的目标检测的结果优于以外观为基础的方法[8]-[10]。
捕获的目标的形状信息的模板在基于形状的方法被经常使用的[11][12]。
然而,所有这些方法隐式需要稳定和连接边缘在图像底层表示,这通常打破,淹没在大量的杂物在遥感图像中。
这篇文章提出了一种新的方法，它可以检测目前在高分辨率遥感影像的地理空间目标和目标边界的精确描述。
贡献有三个方面。
首先，空间（CBS ）模型提出了分割，并同时检测目标实例的轮廓。
第二，线段的轮廓，而不是提取的边缘，而是结合相似度计算用于识别该有意义的目标区域。
这是分割后自然和简单的方式，可避免杂乱和提供良好的边缘提取帮助。
第三，在我们的模型中，空间关系的函数用来代表不同的图像块，可以帮助实现准确的检测结果。
二 种子区域识别在本节中对目标种子区域识别进行描述说明。
该问题可以分解为三个阶段。
首先，多个分割是用来从给定图像中提取候选区域。
其结果是一组图像块。
在此之后，使用形状描述符得到每片的轮廓信息。
最后，每一个图像的轮廓与目标模板的相似性是通过动态规划计算和类似件被拾取作为目标种子的区域。
模板是根据目标的形状信息生成的。
这些阶段被示于图1，以下各节描述了该算法的细节。
图1 我们的目标检测算法的方法的概述：一个单一的二进制掩码作为目标模板给出。
A .多个分段算法第一步的目的是获得图像的足够的候选区域，这获得正确的目标种子区域的机会很高。
因为不是所有的分割预计是正确的，所以分割算法的选择不是关键的。
规范化削减框架[13]用于产生候选区域，因为它的目的是找到具有机会成为目标的大段全局分割以产生多个分割，我们改变分割算法的一个关键参数，段的数目。
根据图像的大小，我们执行的分割算法包含参数组⎡⎤⎡⎤H W c H W c c c i i i i ⨯≤≤⨯+=+βα,2:1 (1) 其中W 和H 是图像的宽度和高度，┌┐是顶函数上的功能。
α和β是该段的系数（βα=是指单一分割和βα<表示的多个分割）。
图2显示了一组产生分割一个例子形象。
图2 图像及其05.0,015.0==βα多个细分采样，所选择的图像块用不同颜色显示。
B .分部信息说明从分割得到的区域都使用的形状描述代表他们的轮廓信息。
形状描述符在翻译、规模、旋转,和轻微的形状变化[14]中将健壮且具有不变性特性。
形状上下文（SC ）的描述符是一个全面的选择。
SC 的想法最早由Belongie 等[15]提出。
它描述了具有里程碑意义的在边缘点周围的点的相对空间分布。
通过从轮廓进行采样的一定边缘点序列}21,{n i p i 、=给定一定片段P ，在i p 处，SC 被定义为一个直方图H1的相对坐标的1-n 个点。
直方图是统一于空间2log polar -}1),(,:{#)(K k k bin p p i j p k h i j j i ≤≤∈-≠= (2)其中＃表示集合的基数，)(k bin 是第k 个bin ，T S K ⨯=是bin 的数量，而S 和T 分别表示距离和方向的数量。
它需要)(2n O 时间去计算直方图N 个采样点。
图 3显示了一些SC 。
图3 例如以12,5==TS的SC。
最上面一行显示三个对象具有一个显着的一点红点。
最后一行显示的SC。
请注意，计算了三个形状相似的位置点在SC是相似的。
C.分类选择形成对于每个描述符段轮廓后，我们的目标是搜索类似的片段作为目标种子区域。
相似度计算是由轮廓匹配得到的，这是寻找一组两个轮廓之间的对应关系。
Belongie等人所用的框架组合SC和薄板样条[15]，并表明它对于形状匹配的任务是非常有效的。
Thayananthan等人[16]提出了一个SC匹配包括形状连续性约束的高效动态规划方案。
我们的方法包括通过假定轮廓点是有序的，并使用动态编程在轮廓采样点相匹配的SC类似的约束。