【摘 要】
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针对红外与可见光图像的灰度相关性低,两幅图像上同一关键点邻域梯度方向不一致,导致点特征描述子SIFT算法失效的问题,构建了一种新的特征匹配算法,该算法将基于尺度不变特征
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针对红外与可见光图像的灰度相关性低,两幅图像上同一关键点邻域梯度方向不一致,导致点特征描述子SIFT算法失效的问题,构建了一种新的特征匹配算法,该算法将基于尺度不变特征变换和形状上下文描述相结合,运用于红外与可见光图像匹配。首先,运用高斯尺度差分检测算法提取两幅图像的特征点;其次,在统计特征点邻域梯度情况时,对图像所得的梯度方向进行修正;再次,运用改进的Nprod方法进行特征点粗匹配,对匹配结果中的误匹配点对进行剔除,并对粗匹配结果中检测的特征点进行边缘特征描述;最后,运用形状上下文方法进行精确匹配。实验结果表明,在红外和可见光异源图像匹配中,文中算法能明显提高匹配准确率,取得比较稳定可靠的匹配结果。
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