基于GPU的多分辨率紅外與可見光圖像配準研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、在紅外與可見光圖像配準過程中，同一場景下紅外圖像對比度低，對應的空間分辨率低，整體尺度較大；而可見光圖像成像效果好，對應的空間分辨率高，整體尺度較小，兩種不同源圖像的特征差異較大，導致配準算法復雜且精度不高。
　　本文利用尺度空間理論對多分辨率的紅外與可見光圖像配準算法進行研究，提出利用紅外與可見光圖像的多尺度特征點及邊緣作為配準的特征，利用特征尺度確定用于相似度匹配的子圖像大小，使用LTS-Hausdorff距離判斷子圖像的相似

2、性。單尺度下圖像的特征點及邊緣提取算法只能獲取一個尺度下的圖像特征，對不同尺度的紅外與可見光圖像進行特征匹配時魯棒性較差，利用尺度空間理論及多尺度下圖像的特征能更加全面的對圖像進行描述。本文在利用多尺度特征獲取到匹配對后，再利用隨機一致性檢測對匹配對進行提純并獲取空間變換的參數(shù)，然后使用該參數(shù)對紅外與可見光圖像進行配準與融合。研究結(jié)果表明，相比SIFT算法，本文方法效果更好，對紅外與可見光圖像能較好地配準。
　　為了解決匹配時直接

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