紅外圖像與可見光圖像記錄著地物的不同屬性信息,兩者融合能夠優(yōu)勢互補,彌補單一數(shù)據(jù)源信息的不足。然而由于兩者成像原理不同,熱紅外傳感器與可見光傳感器對同一場景獲取的圖像灰度差異較大,二者圖像誤匹配多,融合難度大。本文在分析紅外與可見光圖像共有特征的基礎上,提出了一種基于SIFT與ORB特征檢測的匹配方法,利用SIFT算子與ORB算子同時進行特征點檢測,先基于RANSAC對SIFT匹配得到的同名點進行篩選,同時結(jié)合最近鄰比次近鄰算法獲取ORB匹配點,再利用SIFT匹配點對ORB匹配點進行距離和角度的幾何約束進一步剔除誤匹配,最終得到特征點分布均勻、可靠度更高的匹配結(jié)果,解決因灰度差異較大產(chǎn)生的匹配效果不佳的問題。利用4組紅外與可見光圖像進行實驗,結(jié)果表明,本文算法特征點正確匹配數(shù)量相較于SIFT分別提高了約3.7倍、3.2倍、3.6倍、3倍,大幅地提高了紅外與可見光圖像的匹配數(shù)量,為兩者間的匹配提供了一種有效的方法。 

【文章來源】：紅外技術(shù). 2020,42(02)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：8 頁

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3541954