[发明专利]一种基于变换矩阵优化特征匹配的红外图像配准方法

权利要求书

1.一种基于变换矩阵优化特征匹配的红外图像配准方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1：获得像素点R值分布图像；

S2：根据特征点响应函数获得满足特征点响应图像；

S3：通过所述特征点进行粗匹配，计算粗变换矩阵，获得参考帧特征点在目标帧上的投影图像；

S4：通过所述映射图像，计算匹配点对的距离与均值；

S5：剔除与均值距离误差最大的特征点对，更新变换矩阵，返回S4步骤；

S6：当第m+1次距离均值大于第m次距离均值时，结束迭代，获得第m次特征点精匹配图像，实现图像配准。

2.根据权利要求1所述的配准方法，其特征在于：所述红外待配准图像通过红外遥感视频序列分帧得到。

3.根据权利要求1所述的配准方法，其特征在于：所述特征点检测邻域梯度分布的二阶矩如下所示：

其中I_x，I_y为像素8邻域中正交方向的梯度值，ω为高斯滤波函数。

4.根据权利要求1所述的配准方法，其特征在于：所述像素R值图像通过下式获得：

R₁(x,y)＝detM₁-α(traceM₁)²

R₂(x,y)＝detM₂-α(traceM₂)²

R(x,y)＝max(R₁(x,y),R₂(x,y))

其中，M₁为像素水平与垂直方向的梯度二阶矩阵，M₂为像素对角线方向梯度二阶矩阵。

5.根据权利要求4所述的配准方法，其特征在于：所述特征点响应图像通过下式获得：

R(x,y)＞t

t＝0.02R_max

其中，t表示响应阈值，R_max表示全局图像最大R值。

6.根据权利要求1所述的配准方法，其特征在于：对所述粗变换矩阵通过下式获得：

其中，(x,y)和(x′,y′)分别表示参考图像与待配准图像的匹配特征点坐标。

7.根据权利要求1所述的配准方法，其特征在于：对所述粗变换特征点对的距离与距离均值通过下列式求得：

其中，d_i表示第i对特征点对的距离，(x′_i,y′_i)表示粗变换后第i个特征点坐标，(x_i,y_i)表示参考图像第i个特征点坐标。表示全局距离均值。

8.根据权利要求7所述的配准方法，其特征在于：最大误差特征点对通过下式求得：

其中A表示特征点对的距离集合。

9.根据权利要求1所述的配准方法，其特征在于：对所述矩阵迭代终止条件通过下式获得：

其中为第m+1次迭代，目标帧特征点变换后与参考帧特征点的距离均值，为第m次的距离均值。

10.权利要求1-9中任意一项所述的配准方法，其特征在于，在机载红外遥感成像系统中应用。