基于局部和全局特征的电力设备红外和可见光图像匹配方法

1

作者 冯旭刚 阮善会 +2 位作者 王正兵 安硕 张科琪 《电工技术学报》 北大核心 2025年第7期2236-2246,2305,共12页

针对电力设备红外和可见光图像匹配过程受图像局部灰度差异影响大,以及特征点描述和匹配困难的问题,该文提出了基于局部和全局特征的电力设备红外和可见光图像匹配方法。首先,利用多尺度角检测算法分别检测红外和可见光图像中的特征点,... 针对电力设备红外和可见光图像匹配过程受图像局部灰度差异影响大,以及特征点描述和匹配困难的问题,该文提出了基于局部和全局特征的电力设备红外和可见光图像匹配方法。首先,利用多尺度角检测算法分别检测红外和可见光图像中的特征点,再使用不同尺度的曲率信息为每个特征点分配特征主方向(CAO);其次,分别构建每个特征点的部分灰度不变特征描述符(PIIFD)和全局上下文特征描述符;然后,将两种特征描述符的相似度进行加权融合,并利用双向匹配方法和随机抽样一致(RANSAC)方法筛选出正确的匹配点对;最后,得到图像间的仿射变换模型参数。实验结果表明:该文匹配方法与PIIFD、Log-Gabor直方图描述符(LGHD)和CAO匹配算法相比,正确匹配数显著增加,平均准确率较其他三种算法分别提高了50.71、27.62、11.11个百分点,平均重复度分别提高了27.69、28.81、19.18个百分点。 展开更多

关键词 电力设备 图像匹配 红外和可见光图像 全局上下文描述符 特征相似度匹配

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基于低光照增强的红外和可见光图像融合的井下人员识别

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作者 南晶晶 潘红光 +2 位作者 蒋泽 张立斌 张会鹏 《工矿自动化》 北大核心 2025年第4期107-113,145,共8页

井下环境存在低光照,人员特征不明显。现有的基于深度学习的红外与可见光图像融合方法在弱光条件下,只使用红外信息来填补可见光图像光照退化造成的场景缺陷,导致在黑暗环境下可见光图像中丰富的场景信息无法在融合图像中表达出来;将图... 井下环境存在低光照,人员特征不明显。现有的基于深度学习的红外与可见光图像融合方法在弱光条件下,只使用红外信息来填补可见光图像光照退化造成的场景缺陷,导致在黑暗环境下可见光图像中丰富的场景信息无法在融合图像中表达出来;将图像增强和图像融合作为单独的任务来处理,导致融合结果较差。针对上述问题,提出了一种基于低光照增强的红外和可见光图像融合的井下人员识别模型。首先,将可见光和红外传感器图像进行灰度化、几何校正等预处理操作,然后,将处理后的图像传入低光照增强网络,在特征层面去除退化可见光图像的照度分量,最后,经过纹理-对比度增强网络实现特征级融合,从纹理和对比度等方面增强了整体的视觉感知。实验结果表明,所提模型的井下人员识别结果相比较可见光图像,准确率平均提高了8.2%,召回率提高了12.5%,mAP@0.5提高了8.3%;相比红外图像,准确率平均提高了2.1%,召回率提高了5.1%,mAP@0.5提高了4.1%;检测速度达31.2帧/s,解决了井下低光照场景下人员特征不明显所导致的错检、漏检等问题。 展开更多

关键词 井下人员识别 低光照增强 红外和可见光图像融合 边缘纹理增强 对比度增强

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基于红外和可见光图像融合的绝缘子故障识别

3

作者 王勇 杨羽 +2 位作者 刘津硕 于海博 刘博 《红外技术》 北大核心 2025年第5期648-655,共8页

为了解决传统的绝缘子故障检测方法不能全面捕捉细节和小目标检测性能差的问题,提出了一种基于双流注意机制的生成对抗网络(Deep Supervised Attention Generative Adversarial Network,DSAGAN)和YOLOv8的绝缘子故障识别方法。通过DSAGA... 为了解决传统的绝缘子故障检测方法不能全面捕捉细节和小目标检测性能差的问题,提出了一种基于双流注意机制的生成对抗网络(Deep Supervised Attention Generative Adversarial Network,DSAGAN)和YOLOv8的绝缘子故障识别方法。通过DSAGAN对绝缘子红外图像和可见光图像进行融合,在生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)的生成器中引入注意力机制增强融合特征来改进融合质量,GAN的生成器与判别器得到的结果互相竞争而形成对抗网络,并采用最小二乘法(Least Squares,LS)代替交叉熵损失作为DSAGAN的损失函数,以保留更多图像细节,增强DSAGAN的稳定性。采用YOLOv8目标检测算法对融合后的图像进行故障识别。实验表明:通过DSAGAN融合后的绝缘子图像的5个评价指标均高于其他7种融合方案;YOLOv8目标检测算法对绝缘子破损、闪络、玻璃损耗、聚合物污秽的检测平均精确率mAP@0.5和mAP@0.5:0.95分别达到了0.917和0.639,相比于YOLOv5分别提高了0.026和0.08。融合图像在不同绝缘子故障的识别率均高于单一的红外或可见光图像,平均识别率达到了93%,相比红外和可见光分别提高了6.25和4.5个百分点。 展开更多

关键词 红外和可见光图像融合 绝缘子故障 DSAGAN 评价指标 YOLOv8

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车载红外和可见光图像配准方法

4

作者 苏建彬 沈英 +1 位作者 黄磊 沈元兴 《红外技术》 CSCD 北大核心 2024年第10期1209-1217,共9页

为了提高车辆视觉感知能力,针对交通场景运用提出一种改进的轮廓角方向(contour angle orientation,CAO)算法用于实现红外与可见光图像配准。通过模拟不同的交通场景,对成熟算法进行性能检测对比,选出CAO算法这一优势算法,并对其粗匹配... 为了提高车辆视觉感知能力,针对交通场景运用提出一种改进的轮廓角方向(contour angle orientation,CAO)算法用于实现红外与可见光图像配准。通过模拟不同的交通场景,对成熟算法进行性能检测对比,选出CAO算法这一优势算法,并对其粗匹配参数和图像预处理图像缩放程序做了改进。实验表明,改进后的CAO算法细匹配更精准,马赛克拼接图拼接处衔接更加自然,线条更加顺滑,效果更好。与原来CAO算法相比,改进后的算法均方根误差值RMSE下降3.29%,查准率Precision提高2.13%,平均运算耗时减少0.11s,在配准精度和配准实时性方面均证明了算法的改进效果。 展开更多

关键词 红外和可见光图像 图像配准 特征提取 轮廓角方向

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基于NSCT和ICA的红外和可见光图像融合方法 被引量：8

5

作者 邢雅琼 王晓丹 +1 位作者 毕凯 雷蕾 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第11期2251-2257,共7页

针对基于非下采样轮廓波变换(non-subsampled contourlet transform,NSCT)的红外和可见光图像融合存在的目标信息不明确、融合图像对比度较低的问题,提出了NSCT和独立分量分析(independent component analysis,ICA)的红外和可见光图像... 针对基于非下采样轮廓波变换(non-subsampled contourlet transform,NSCT)的红外和可见光图像融合存在的目标信息不明确、融合图像对比度较低的问题,提出了NSCT和独立分量分析(independent component analysis,ICA)的红外和可见光图像融合方法。首先采用NSCT对红外和可见光图像进行多尺度、多方向分解,然后对分解后的红外和可见光图像的低通子带系数采用基于ICA的图像融合方法,得到低通融合图像。再使用以邻域系数差和信息熵为标准的带通图像融合规则对带通子带系数进行融合,得到带通融合图像。最后对低通融合图像和带通融合图像进行NSCT的逆变换,从而得到最终的融合图像。仿真实验验证了本文方法的有效性。 展开更多

关键词 图像融合 红外和可见光 非下采样轮廓波变换 独立分量分析

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多层级及对比度提升的红外和可见光图像融合 被引量：3

6

作者 彭逸月 何伟基 +1 位作者 顾国华 童涛 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2013年第4期1095-1099,共5页

提出了一种针对红外和可见光图像的有效融合算法。首先,在Petrovi觬多层级图像融合体系的基础上,在特征级信息中加入高频边缘分量,提高了融合质量;其次,分析了图像特点及目标的物理特性,提出了针对融合结果的对比度提升方法,进一步了提... 提出了一种针对红外和可见光图像的有效融合算法。首先,在Petrovi觬多层级图像融合体系的基础上,在特征级信息中加入高频边缘分量,提高了融合质量;其次,分析了图像特点及目标的物理特性,提出了针对融合结果的对比度提升方法,进一步了提高融合质量。通过主观观察以及客观指标对比证明,该方法获得了优于其他比较方法的融合结果,并且对比度提升方法明显提高了各类方法的红外和可见光图像融合质量,效果好,具有广泛的适用性。 展开更多

关键词 图像融合 多层级融合 红外和可见光图像 对比度提升

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基于轮廓特征的电力设备红外和可见光图像配准方法 被引量：35

7

作者 姜骞 刘亚东 +2 位作者 方健 严英杰 江秀臣 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第11期252-260,共9页

为解决电力设备红外和可见光图像自动配准问题,以提高设备诊断系统智能化程度,提出了基于轮廓中线特征主方向的电力设备红外和可见光图像配准方法。首先在轮廓图像中检测图像角点作为特征点;再为每个特征点分配提出的轮廓中线特征主方... 为解决电力设备红外和可见光图像自动配准问题,以提高设备诊断系统智能化程度,提出了基于轮廓中线特征主方向的电力设备红外和可见光图像配准方法。首先在轮廓图像中检测图像角点作为特征点;再为每个特征点分配提出的轮廓中线特征主方向以实现尺度和视角不变性;然后提取主方向上的尺度不变特征变换描述符,并使用提出的连线一致性匹配方法筛选出正确匹配点,最后得到图像间的投影变换参数。实验结果表明,在无视角与有视角差异的图像场景下,本文方法的配准误差分别为2.762和2.533,显著低于现有的SIFT、SURF、PIIFD类方法,实现了高精度的电力设备红外和可见光图像配准。 展开更多

关键词 电力设备 红外和可见光图像 图像配准 轮廓中线特征 特征匹配

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基于引导滤波和快速共现滤波的红外和可见光图像融合 被引量：7

8

作者 朱文鹏 陈莉 张永新 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2021年第2期600-604,610,共6页

针对红外和可见光图像融合结果背景信息不足、对比度较低的问题,提出一种结合引导滤波和快速共现滤波的融合方法。首先,以高斯滤波将源图像分解为细节层和基础层。然后以去除值域滤波器、全局统计共现信息的方式简化共现滤波,形成快速... 针对红外和可见光图像融合结果背景信息不足、对比度较低的问题,提出一种结合引导滤波和快速共现滤波的融合方法。首先,以高斯滤波将源图像分解为细节层和基础层。然后以去除值域滤波器、全局统计共现信息的方式简化共现滤波,形成快速共现滤波,再用其融合细节层;此外,引入窗口因子,用图像大小与窗口因子比值确定引导滤波窗口值,再用其融合基础层。实验结果表明该算法增加了图像背景细节,提高了人物与背景的对比度。主观和客观的实验分析验证了该算法的有效性。 展开更多

关键词 图像融合 红外和可见光图像 快速共现滤波 引导滤波

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采用卷积神经网络的红外和可见光图像块匹配 被引量：6

9

作者 毛远宏 马钟 贺占庄 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2021年第5期245-253,共9页

红外和可见光图像块匹配在视觉导航和目标识别等任务中有着广泛的应用。由于红外和可见光传感器有不同的成像原理,红外和可见光图像块匹配更加具有挑战。深度学习在可见光领域图像的块匹配上取得了很好的性能,但是它们很少涉及到红外和... 红外和可见光图像块匹配在视觉导航和目标识别等任务中有着广泛的应用。由于红外和可见光传感器有不同的成像原理,红外和可见光图像块匹配更加具有挑战。深度学习在可见光领域图像的块匹配上取得了很好的性能,但是它们很少涉及到红外和可见光的图像块。文中提出了一种基于卷积神经网络的红外和可见光的图像块匹配网络。此网络由特征提取和特征匹配两部分组成。在特征提取过程中,使用对比和三重损失函数能够最大化不同类的图像块的特征距离,缩小同一类图像块的特征距离,使得网络能够更加关注于图像块的公共特征,而忽略红外和可见光成像之间差异。在红外和可见光图像中,不同尺度的空间特征能够提供更加丰富的区域和轮廓信息。红外和可见光图像块的高层特征和底层特征融合可以有效地提升特征的表现能力。改进后的网络相比于先前卷积神经匹配网络,准确率提升了9.8%。 展开更多

关键词 红外和可见光图像块匹配 卷积神经网络 对比损失 三重损失 多尺度特征融合

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基于多尺度空间注意力互补的红外与可见光图像融合

10

作者 张永兴 连博文 +2 位作者 顾乃庭 李方召 李杨 《光学精密工程》 北大核心 2025年第7期1152-1168,共17页

针对当前红外与可见光图像融合方法过度引入红外冗余信息导致复杂场景下无法平衡复杂场景信息,融合效果不佳的现状,提出基于多尺度空间注意力互补的红外和可见光图像融合方法,采用双分支卷积网络分别提取红外和可见光图像特征信息并进... 针对当前红外与可见光图像融合方法过度引入红外冗余信息导致复杂场景下无法平衡复杂场景信息,融合效果不佳的现状,提出基于多尺度空间注意力互补的红外和可见光图像融合方法,采用双分支卷积网络分别提取红外和可见光图像特征信息并进行差异互补,利用多尺度空间注意力互补处理后回归叠加至图像特征中,实现互补特征中途回归叠加的图像融合,有效平衡复杂场景信息。实验结果表明:相比于Densefuse,PIAFusion等主流融合方法,该方法在通用性较强的互信息(MI)方面分别提升了4.1%和4.3%,在视觉信息保真度(VIF)方面分别提升了5.0%和2.3%,有效保留了复杂场景下的目标特征信息并实现对冗余特征的有效抑制,具有良好的特征平衡能力,在复杂场景下目标检测和识别中具有潜在应用价值。 展开更多

关键词 图像融合 红外和可见光图像 双分支卷积网络 差异互补 多尺度空间注意力 回归叠加

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去噪扩散模型驱动的纹理增强红外-可见光图像融合方法

11

作者 王洪雁 彭俊 杨凯 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第6期1992-2004,共13页

针对现有融合算法在处理多源数据时未能充分结合纹理细节和色彩强度信息的问题,该文提出一种去噪扩散模型驱动的红外-可见光图像融合方法。所提方法通过去噪扩散网络提取多尺度空时特征,并结合高频特征增强红外图像边缘信息,利用双向多... 针对现有融合算法在处理多源数据时未能充分结合纹理细节和色彩强度信息的问题,该文提出一种去噪扩散模型驱动的红外-可见光图像融合方法。所提方法通过去噪扩散网络提取多尺度空时特征,并结合高频特征增强红外图像边缘信息,利用双向多尺度卷积模块和双向注意力融合模块确保全局信息的充分利用和局部细节的精确捕捉。同时,模型采用自适应结构相似性损失、多通道强度损失和多通道纹理损失对网络进行优化,增强结构一致性,平衡图像色彩和纹理信息的分布。实验结果表明,与现有方法相比,所提方法可有效地保留源图像的纹理、色彩和特征信息,融合效果更符合人类视觉感知。 展开更多

关键词 红外和可见光图像 图像融合 扩散模型 生成模型 结构相似性损失

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基于特征点的红外与可见光图像配准研究 被引量：7

12

作者 彭逸月 何伟基 +3 位作者 顾国华 刘晖 张连东 陈钱 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2012年第6期713-717,共5页

提出了一种基于特征点的红外和可见光图像配准方法。首先根据边缘图像的结构分别提取红外图像特征点和可见光图像特征点,其次根据结合了形状结构和灰度、梯度角信息的配准准则寻找两幅图像的对应特征点,最后利用三对特征点根据刚体变换... 提出了一种基于特征点的红外和可见光图像配准方法。首先根据边缘图像的结构分别提取红外图像特征点和可见光图像特征点,其次根据结合了形状结构和灰度、梯度角信息的配准准则寻找两幅图像的对应特征点,最后利用三对特征点根据刚体变换得到图像的缩放倍率、旋转角度和平移坐标,从而实现两幅图像的配准,并通过实验给予了证明。 展开更多

关键词 图像配准 特征点提取 红外和可见光图像 曲线矩 互信息

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基于Swin Transformer和混合特征聚合的红外与可见光图像融合方法 被引量：1

13

作者 李碧草 卢佳熙 +2 位作者 刘洲峰 李春雷 张洁 《红外技术》 CSCD 北大核心 2023年第7期721-731,共11页

红外与可见光图像融合可以生成包含更多信息的图像,比原始图像更符合人类视觉感知也有利于下游任务的进行。传统的基于信号处理的图像融合方法存在泛化能力不强、处理复杂图片融合性能下降等问题。深度学习有很强的特征提取能力,其生成... 红外与可见光图像融合可以生成包含更多信息的图像,比原始图像更符合人类视觉感知也有利于下游任务的进行。传统的基于信号处理的图像融合方法存在泛化能力不强、处理复杂图片融合性能下降等问题。深度学习有很强的特征提取能力,其生成的结果较好,但结果中存在纹理细节信息保存少、图像模糊的问题。针对这一问题,文中提出一种基于多尺度Swin-transformer和注意力机制的红外与可见光图像融合网络模型。Swin-transformer可以在多尺度视角下提取长距离语义信息,注意力机制可以将所提特征中的不重要特征弱化,保留主要信息。此外本文提出了一种新的混合特征聚合模块,针对红外和可见光图像各自的特点分别设计了亮度增强模块和细节保留模块,有效保留更多的纹理细节和红外目标信息。该融合方法包括编码器、特征聚合和解码器三部分。首先,将源图像输入编码器,提取多尺度深度特征;然后,设计特征聚合融合每个尺度的深度特征;最后,采用基于嵌套连接的解码器重构融合后的图像。在公开数据集上的实验结果表明本文提出的方法对比其他先进的方法具有更好的融合性能。其中在客观评价指标中EI、AG、QP、EN、SD指标达到最优。从主观感受上,所提红外和可见光图像融合方法能够使结果中保留更多的边缘细节。 展开更多

关键词 图像融合 红外和可见光图像 Swin-transformer 特征聚合 注意力机制

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基于四阶相关系数的NSCT域红外与可见光图像融合 被引量：1

14

作者 杨如红 邵振峰 张磊 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2014年第9期1055-1059,共5页

采用非下采样Contourlet变换(NSCT)模型提出了基于四阶相关系数的红外与可见光图像融合方法。首先对融合图像进行多尺度和多方向分解;对于低频分量,充分考虑红外和可见光图像物理特性的差异,采用基于区域平均梯度的融合策略;对高频分量... 采用非下采样Contourlet变换(NSCT)模型提出了基于四阶相关系数的红外与可见光图像融合方法。首先对融合图像进行多尺度和多方向分解;对于低频分量,充分考虑红外和可见光图像物理特性的差异,采用基于区域平均梯度的融合策略;对高频分量采用四阶相关系数匹配策略来选择合适的高频系数;最后对融合后的系数进行NSCT逆变换得到融合图像。实验结果表明,该融合算法能更好地保留目标信息,同时也显著地提高了图像的信息量,在主观视觉效果和客观评价方面具有较好的融合性能。 展开更多

关键词 非下采样轮廓波变换(NSCT) 图像融合 红外和可见光图像 四阶相关系数

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基于AWNV的红外与可见光图像Tetrolet域融合方法研究

15

作者 魏凯 张尤赛 李垣江 《现代电子技术》 北大核心 2015年第13期46-49,共4页

针对红外(IR)和可见光(VL)图像融合中边缘纹理和细节特征融合不理想等问题,提出了一种基于Tetrolet变换的红外和可见光图像的融合方法。将Tetrolet变换后的红外和可见光图像的低通子带采用基于加权平均的融合方法得到低通融合系数,而对... 针对红外(IR)和可见光(VL)图像融合中边缘纹理和细节特征融合不理想等问题,提出了一种基于Tetrolet变换的红外和可见光图像的融合方法。将Tetrolet变换后的红外和可见光图像的低通子带采用基于加权平均的融合方法得到低通融合系数,而对高通子带提出了一种基于自适应邻域方差加权(AWNV)的融合规则得到高通融合系数,最后通过Tetrolet逆变换得到融合图像。采用多种图像进行融合实验,实验结果表明,经该方法得到的融合图像信息量更大,特征纹理更为丰富,能够得到比较好的融合效果。 展开更多

关键词 Tetrolet变换 图像融合 红外和可见光图像 邻域方差

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基于分数阶微分视频融合的森林烟火检测算法 被引量：9

16

作者 仲亭玉 刘文萍 刘鹏举 《北京林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第3期24-31,共8页

森林火灾检测是国内外林业应用研究的重要课题之一。及时准确地检测到森林火灾,对于森林健康及环境安全意义重大。现有的利用视频技术检测森林火灾的方法大多针对单一波段,如可见光波段或红外波段的视频信息进行分析,然而在实际应用过程... 森林火灾检测是国内外林业应用研究的重要课题之一。及时准确地检测到森林火灾,对于森林健康及环境安全意义重大。现有的利用视频技术检测森林火灾的方法大多针对单一波段,如可见光波段或红外波段的视频信息进行分析,然而在实际应用过程中,由于森林环境复杂,基于单一波段视频信息检测火灾的结果欠佳。现阶段,基于多个波段的森林火灾检测方法非常少。本文综合利用红外及可见光视频特征,提出了一种基于分数阶微分视频融合的森林烟火检测算法,将分数阶微分理论引入红外视频和可见光视频融合中,利用分数阶微分算子对两个波段视频进行融合,然后利用背景去除法检测融合视频中的异常帧,且对异常帧图像及其与背景帧的差分图像分别进行图像分割,最终得到检测出的森林烟火区域。采用空间频率、平均梯度、森林火灾检测准确率和森林火灾检测时间误差度4个测度对本文算法和基于区域能量融合算法、基于窗口方差融合算法、基于HSI变换融合算法进行定量分析和比较。结果表明,本文算法的融合视频的融合效果最佳,并且森林火灾检测准确率和森林火灾检测时间误差均明显优于其他3种算法,说明本文提出的算法具有较好的有效性和准确性,为森林火灾检测提供了有利的新途径。 展开更多

关键词 数字视频分析技术 分数阶微分 红外和可见光融合 森林烟火检测

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一种基于深度和局部特征的分布式光电图像配准方法 被引量：1

17

作者 陈晓露 刘奕 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2023年第7期1125-1130,共6页

针对分布式光电成像系统采集的红外和可见光图像在配准时易受噪声影响,配准精度不高问题,提出一种基于卷积神经网络深度特征和RIFT局部特征的图像配准算法。首先基于改进的AVIRnet提取待配准红外和可见光图像的卷积深度特征,利用深度特... 针对分布式光电成像系统采集的红外和可见光图像在配准时易受噪声影响,配准精度不高问题,提出一种基于卷积神经网络深度特征和RIFT局部特征的图像配准算法。首先基于改进的AVIRnet提取待配准红外和可见光图像的卷积深度特征,利用深度特征进行初匹配,得到初步的空间关系;然后在重叠图像区域内提取RIFT特征点;最后对局部特征点进行修正,得到最终的匹配点对,估算出精确的变换矩阵。实验结果表明:本文方法通过深度特征和局部特征两次匹配,对非线性辐射差异具有不变性,满足了分布式光电红外和可见光图像配准的精度要求。 展开更多

关键词 分布式光电 红外和可见光图像 图像配准 特征匹配

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