基于結(jié)構(gòu)特征的多源圖像配準(zhǔn)及融合算法研究.pdf

1、單傳感器系統(tǒng)在電子技術(shù)和信息技術(shù)飛速發(fā)展的大環(huán)境下已經(jīng)難以滿足應(yīng)用的需求，這就使得多傳感器系統(tǒng)得到了廣泛的應(yīng)用。其中，紅外成像設(shè)備與可見光成像設(shè)備由于其固有的成像機(jī)理，使得紅外圖像與可見光圖像存在天然的互補(bǔ)性。將紅外圖像和可見光圖像相結(jié)合，不僅可以對場景或目標(biāo)進(jìn)行清晰、準(zhǔn)確的描述，而且還可以將融合結(jié)果應(yīng)用于后續(xù)處理。然而，預(yù)處理步驟中配準(zhǔn)的精度對融合效果影響較大。本文著重對圖像配準(zhǔn)及圖像融合的基本理論進(jìn)行研究，在此基礎(chǔ)上提出基于圖的多源

2、圖像配準(zhǔn)算法，并在非下采樣輪廓波變換（NSCT）的基礎(chǔ)上，對融合算法進(jìn)行相應(yīng)的改進(jìn)，同時(shí)，將融合規(guī)則在現(xiàn)有方法的基礎(chǔ)上進(jìn)行了有針對性的改進(jìn)。
　　本文首先對圖像配準(zhǔn)技術(shù)進(jìn)行研究，考慮到原始圖像之間可能存在多種變換，最終選擇透視變換作為圖像變換模型。同時(shí)，為了能夠充分提取出圖像中的顯著性區(qū)域，本文采用最大穩(wěn)定極值區(qū)域（MSER）檢測算法將原始圖像中的顯著性區(qū)域提取出來。
　　為了充分利用提取出的顯著性區(qū)域進(jìn)行配準(zhǔn)，本文提出一種

3、結(jié)合了金字塔分層思想和圖論方法的配準(zhǔn)算法。首先在確定的最大下采樣率圖像上提取MSER，并對每一個(gè)區(qū)域構(gòu)建圖特征進(jìn)行描述，之后構(gòu)建兩個(gè)圖的關(guān)系矩陣并優(yōu)化求解紅外圖像與可見光圖像中的區(qū)域映射關(guān)系，最后在區(qū)域映射關(guān)系的基礎(chǔ)上，構(gòu)建初始匹配點(diǎn)集，并采用隨機(jī)抽樣一致性（RANSAC）算法求出最優(yōu)匹配參數(shù)并確定其誤差評估參數(shù)。在高層分辨率圖像上，以當(dāng)前匹配誤差作為約束條件，進(jìn)行局部范圍內(nèi)的精確匹配，直至原始分辨率圖像，求出最終的變換矩陣，然后利用此

4、矩陣進(jìn)行圖像配準(zhǔn)。
　　此外，在圖像融合方面，由于可見光圖像中包含大量的細(xì)節(jié)信息，本文提出對可見光圖像進(jìn)行二次NSCT分解，并在基于區(qū)域的融合規(guī)則的基礎(chǔ)上，對分解得到的低、高頻子帶制定不同的融合規(guī)則，確保原始圖像中全部的有用信息可以得到保留。
　　實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的基于圖的配準(zhǔn)方法可以在保證魯棒性的前提下，使匹配精度得到提高，從而實(shí)現(xiàn)對質(zhì)量較差圖像的配準(zhǔn)。同時(shí)，采用本文提出的融合算法進(jìn)行融合處理可以使融合結(jié)果中包含更加