利用模糊形状上下文关系的红外与可见光图像匹配方法

作     者：曹治国 鄢睿丞 宋喆 CAO Zhi-guo;YAN Rui-cheng;SONG Zhe

作者机构：华中科技大学图像识别与人工智能研究所多谱信息处理技术国防科技重点实验室湖北武汉430074 

出 版 物：《红外与激光工程》 (Infrared and Laser Engineering)

年 卷 期：2008年第37卷第6期

页      面：1095-1100页

核心收录：

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：总装预研重点基金项目(9140A01060507JW0506) 国防基础研究项目(A1420061266) 

主　　题：多谱图像 景象匹配 形状上下文 

摘      要：对于同一场景可见光和红外图像提取的灰度特征存在差异导致匹配性能下降的问题,利用了该两个谱段图像仅在形状上模糊相似的特点,提出采用形状上下文思想实现红外与可见光图像之间的匹配方法。具体方法是在提取图像边缘的基础上,用采样模板获取点特征图像,然后利用提出的不等分坐标空间提取局部形状统计信息的直方图,再以形状上下文特征开支与全局特征匹配开支的加权和作为相似性测度实现匹配。与已有的形状上下文算法相比,此方法减少了25%的特征维数,鲁棒性更好。针对多个红外和可见光图像序列的匹配实验结果显示,此方法与归一化灰度互相关、Hausdorff距离、文献中的形状上下文和SIFT算子等匹配算法相比,其匹配正确率分别平均提高了34.7%、21.2%、7.7%、88.9%,证明了该方法的有效性。