紅外與微光圖像融合中的亞像素配準(zhǔn)技術(shù)研究.pdf

1、圖像配準(zhǔn)技術(shù)是圖像處理領(lǐng)域重要的研究課題，廣泛應(yīng)用于遙感圖像、圖像拼接、醫(yī)學(xué)圖像、軍事夜視等領(lǐng)域。紅外與微光圖像的圖像配準(zhǔn)是多源圖像融合首要解決的問(wèn)題。紅外與微光圖像之間存在很大的差異，對(duì)同一場(chǎng)景表現(xiàn)出來(lái)的特征也有較大差異，這使得紅外與微光圖像的配準(zhǔn)具有很高的挑戰(zhàn)性。
　　 本文進(jìn)行的紅外與微光圖像配準(zhǔn)中實(shí)驗(yàn)圖像均來(lái)自紅外焦平面器件和超二代ICCD探測(cè)器。選用平行光軸光學(xué)系統(tǒng)，從而保證了獲取圖像的信息量。利用光楔的光軸平行原理調(diào)

2、節(jié)微光探測(cè)器對(duì)目標(biāo)成像時(shí)的光路，從而增加兩個(gè)探測(cè)器獲取圖像的場(chǎng)景重合度。
　　 由于紅外與微光圖像兩者的灰度圖差異很大，選用角點(diǎn)檢測(cè)方法對(duì)圖像進(jìn)行特征點(diǎn)探測(cè)。重點(diǎn)分析了Moravec、Harris和改進(jìn)的Harris角點(diǎn)提取算法，經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)比，決定選擇改進(jìn)的Harris角點(diǎn)提取算法作為最佳算法。紅外與微光探測(cè)器探測(cè)到的圖像之間會(huì)存在一定的位移、旋轉(zhuǎn)以及縮放，甚至有可能產(chǎn)生畸變。因此選用仿射變換的六參數(shù)變換模型。運(yùn)用Hausdor

3、ff距離對(duì)圖像進(jìn)行精匹配，驗(yàn)證匹配點(diǎn)的正確性，剔除不正確的匹配點(diǎn)。將得到的匹配點(diǎn)對(duì)用最小二乘法擬合出仿射變換的參數(shù)，最后對(duì)微光圖像進(jìn)行重采樣得到以紅外圖像為基準(zhǔn)的配準(zhǔn)的微光圖像。
　　 運(yùn)用圖像的超分辨率重建實(shí)現(xiàn)紅外與微光圖像的亞像素配準(zhǔn)，預(yù)計(jì)實(shí)現(xiàn)0.5像素的配準(zhǔn)精度。重點(diǎn)分析了圖像重建的方法分類、基于邊緣導(dǎo)向的圖像插值算法以及該算法的改進(jìn)方法。確定選用改進(jìn)型快速邊緣導(dǎo)向圖像插值算法為最佳插值算法。通過(guò)對(duì)紅外和微光圖像進(jìn)行超分辨