多特征多级别的可见光与红外图像高精度配准方法

摘要

本发明公开了一种可见光图像与红外图像的配准方法包括对可见光图像和红外图像进行多尺度分解，得到低分辨率的可见光图像和红外图像；在低分辨率图像对上提取SIFT特征、多尺度角点特征和面点特征，匹配SIFT特征并去除外点，利用匹配的SIFT特征对得到初始变换模型，所谓变换模型是指红外图像和高光谱图像之间的一种几何变换关系；在原始图像对上利用初始变换模型提供的几何约束，进行基于图像块对的多尺度角点特征、面点特征提取，根据初始变换模型和多尺度角点特征、面点特征确定更精确的变换模型；根据变换模型对红外图像进行变换，得到变换后的红外图像。

主权项

一种可见光图像与红外图像的配准方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1、对可见光图像和红外图像进行多尺度分解，得到低分辨率的可见光图像和红外图像；步骤S2、在所述低分辨率图像对上提取SIFT特征、多尺度角点特征和面点特征，匹配SIFT特征并去除外点，利用匹配的SIFT特征对得到初始变换模型，所谓变换模型是指红外图像和高光谱图像之间的一种几何变换关系；步骤S3、在原始图像对上利用初始变换模型提供的几何约束，进行基于图像块对的多尺度角点特征、面点特征提取，根据初始变换模型和多尺度角点特征、面点特征确定更精确的变换模型；步骤S4、根据所述变换模型对红外图像进行变换，得到变换后的红外图像。