红外技术
紅外技術
홍외기술
INFRARED TECHNOLOGY
2012年
11期
629-635
,共7页
纪利娥%杨风暴%王志社%陈磊
紀利娥%楊風暴%王誌社%陳磊
기리아%양풍폭%왕지사%진뢰
可见光图像%红外图像%边缘检测%SUFR算法%特征点匹配
可見光圖像%紅外圖像%邊緣檢測%SUFR算法%特徵點匹配
가견광도상%홍외도상%변연검측%SUFR산법%특정점필배
利用灰度信息对可见光与红外图像进行匹配时,其效果受两类图像间灰度分布差异的影响.结合这两类图像的特征,提出了一种基于边缘图像和SURF(Speed-Up Robust Feature)特征的图像匹配方法.首先采用改进的三次 B 样条分别对两幅源图像进行边缘提取;然后利用 SURF 算法在边缘图像上进行特征点检测;再通过最近邻次近邻比值法对特征点进行粗匹配,最后利用对极几何约束的RANSAC 算法剔除误匹配点对,从而实现图像的匹配.实验结果表明,在正确匹配率方面本文算法明显优于Canny边缘提取和SURF的匹配方法,具有一定的有效性.
利用灰度信息對可見光與紅外圖像進行匹配時,其效果受兩類圖像間灰度分佈差異的影響.結閤這兩類圖像的特徵,提齣瞭一種基于邊緣圖像和SURF(Speed-Up Robust Feature)特徵的圖像匹配方法.首先採用改進的三次 B 樣條分彆對兩幅源圖像進行邊緣提取;然後利用 SURF 算法在邊緣圖像上進行特徵點檢測;再通過最近鄰次近鄰比值法對特徵點進行粗匹配,最後利用對極幾何約束的RANSAC 算法剔除誤匹配點對,從而實現圖像的匹配.實驗結果錶明,在正確匹配率方麵本文算法明顯優于Canny邊緣提取和SURF的匹配方法,具有一定的有效性.
이용회도신식대가견광여홍외도상진행필배시,기효과수량류도상간회도분포차이적영향.결합저량류도상적특정,제출료일충기우변연도상화SURF(Speed-Up Robust Feature)특정적도상필배방법.수선채용개진적삼차 B 양조분별대량폭원도상진행변연제취;연후이용 SURF 산법재변연도상상진행특정점검측;재통과최근린차근린비치법대특정점진행조필배,최후이용대겁궤하약속적RANSAC 산법척제오필배점대,종이실현도상적필배.실험결과표명,재정학필배솔방면본문산법명현우우Canny변연제취화SURF적필배방법,구유일정적유효성.
