[發(fā)明專利]一種基于多尺度分割和SIFT的可見光與紅外圖像配準(zhǔn)的方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201310271314.0
• 申請(qǐng)日: 2013-07-01
• 公開（公告）號(hào): CN103337077A
• 公開（公告）日: 2013-10-02
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 眭海剛;馬國銳;孫開敏;劉俊怡;薛新春
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 武漢大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T7/00
• 分類號(hào): G06T7/00
• 代理公司: 武漢科皓知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 42222
• 代理人: 張火春

1.一種基于多尺度分割和SIFT的可見光與紅外圖像配準(zhǔn)的方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1：確定可見光源圖像和紅外源圖像，分別對(duì)所述的可見光源圖像和紅外源圖像進(jìn)行預(yù)處理，所述的預(yù)處理包括對(duì)所述的可見光源圖像采取高斯濾波的方法進(jìn)行處理和對(duì)所述的紅外源圖像進(jìn)行線性增強(qiáng)處理；

步驟2：設(shè)定初始參數(shù)值，所述的初始參數(shù)值包括尺度因子、緊湊度因子和形狀因子，對(duì)所述的預(yù)處理后的可見光圖像和紅外圖像分別進(jìn)行多尺度圖像分割；

步驟3：對(duì)所述的多尺度分割后的可見光圖像和紅外圖像采用SIFT方法找出同名點(diǎn)，選擇多項(xiàng)式糾正模型計(jì)算變換參數(shù)對(duì)所述的可見光源圖像和紅外源圖像進(jìn)行配準(zhǔn)；

步驟4：判斷：

若所述的可見光圖像和紅外圖像不存在同名點(diǎn)，則返回執(zhí)行所述的步驟2，對(duì)所述的參數(shù)值進(jìn)行調(diào)整后，對(duì)所述的預(yù)處理后的可見光圖像和紅外圖像分別進(jìn)行多尺度圖像分割；

若所述的可見光圖像和紅外圖像存在同名點(diǎn)，則執(zhí)行步驟5；

步驟5：判斷：

若所述的可見光圖像和紅外圖像未配準(zhǔn)或者配準(zhǔn)的精度沒有滿足設(shè)定的閾值要求，則返回執(zhí)行所述的步驟2，對(duì)所述的參數(shù)值進(jìn)行調(diào)整后，對(duì)所述的預(yù)處理后的可見光圖像和紅外圖像分別進(jìn)行多尺度圖像分割；

若所述的可見光圖像和紅外圖像配準(zhǔn)的精度滿足設(shè)定的閾值要求，則停止迭代，輸出配準(zhǔn)結(jié)果。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多尺度分割和SIFT的可見光與紅外圖像配準(zhǔn)的方法，其特征在于：所述的多尺度圖像分割方法為基于凸面模型的多尺度圖像分割方法。

3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的基于多尺度分割和SIFT的可見光與紅外圖像配準(zhǔn)的方法，其特征在于：所述的可見光圖像進(jìn)行多尺度圖像分割的初始參數(shù)值分別為：尺度因子60、緊湊度因子和形狀因子為0.5；紅外圖像進(jìn)行多尺度圖像分割的初始參數(shù)值分別為：尺度因子90、緊湊度因子和形狀因子為0.5。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多尺度分割和SIFT的可見光與紅外圖像配準(zhǔn)的方法，其特征在于：若所述的同名點(diǎn)≥3個(gè)，則采用多項(xiàng)式糾正的方法對(duì)所述的可見光圖像與紅外圖像進(jìn)行糾正配準(zhǔn)。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多尺度分割和SIFT的可見光與紅外圖像配準(zhǔn)的方法，其特征在于：所述的多尺度圖像分割方法的參數(shù)值進(jìn)行調(diào)整，其參數(shù)調(diào)整規(guī)則為首先保持所述的可見光圖像多尺度圖像分割參數(shù)尺度因子的初始參數(shù)值V₁不變，所述的紅外圖像多尺度圖像分割參數(shù)尺度因子的初始參數(shù)值V₂以10為步長增加，而后所述的可見光圖像多尺度圖像分割參數(shù)尺度因子以10為步長增加，重復(fù)上述步驟對(duì)所述的可見光圖像和紅外圖像進(jìn)行多尺度分割，至V₁迭代3次此時(shí)可見光圖像多尺度分割參數(shù)尺度因子為90，V₂迭代9次此時(shí)紅外圖像多尺度分割參數(shù)尺度因子為180時(shí)，所述的可見光圖像和紅外圖像配準(zhǔn)的精度滿足設(shè)定的閾值要求。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于多尺度分割和SIFT的可見光與紅外圖像配準(zhǔn)的方法，其特征在于：所述的紅外圖像多尺度圖像分割參數(shù)尺度因子的初始參數(shù)值V₂=1.5?V₁。

7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于多尺度分割和SIFT的可見光與紅外圖像配準(zhǔn)的方法，其特征在于：所述的設(shè)定的閾值為一個(gè)像素。