[发明专利]基于鲁棒匹配与变换的红外可见光图像配准方法及系统

摘要

本发明提供一种基于鲁棒匹配与变换的红外可见光图像配准方法及系统，包括使用鲁棒的特征点检测算法与特征描述子提取待配准的红外与可见光图像的特征描述子集合，并建立初始匹配；使用特征点邻域结构稳定性的约束滤除错误匹配，根据特征点的匹配关系鲁棒估计待匹配图像之间的仿射变换模型的参数，采用插值方式对红外图像进行变换，完成配准。本发明考虑了红外与可见光图像的模态差异与尺度差异，并在特征匹配的过程中利用特征点邻域结构的稳定性滤除错误匹配，使用基于一致空间约束的参数估计得出变换模型的参数，对于不同模态的图像特征提取以及受较强噪声影响的特征匹配均具有鲁棒性。

主权项

1.一种基于鲁棒匹配与变换的红外可见光图像配准方法，其特征在于：包括以下步骤，步骤1，使用鲁棒的特征点检测算法与特征描述子提取待配准的红外与可见光图像的特征描述子集合，并建立初始匹配，包括以下子步骤，步骤1.1，使用特征点检测算法分别在红外与可见光图像上检测特征点；步骤1.2，在红外图像上每个特征点的周围提取H个尺度的特征描述子，得到特征描述子的集合D1，在可见光图像上每个特征点的周围提取H个尺度的特征描述子，得到特征描述子的集合D2，H为预设值；所述特征描述子采用PIIFD特征描述子；步骤1.3，使用BBF策略，寻找D₁内所有描述子在D₂中的匹配，得到集合M₁，选择D₂内所有描述子在D₁中的匹配，得到集合M₂，选取M₁与M₂的公共元素作为初始匹配，建立包含N₀对匹配的匹配点集步骤2，使用特征点邻域结构稳定性的约束滤除错误匹配，包括以下子步骤，步骤2.1，为每一个匹配点x_i,i＝1,...,N₀与y_j,j＝1,...,N₀，分别寻找最邻近的K个点，匹配点x_i的K个邻近点的集合x_ij表示匹配点x_i的第j个邻近点，匹配点y_i的K个邻近点的集合y_ij表示匹配点y_i的第j个邻近点，K为预设值；步骤2.2，根据邻域结构的变化程度计算接受每一对匹配的代价步骤2.3，根据预设的门限λ，将代价ci小于等于λ的匹配是判断为正确匹配，设得到N个初始的匹配点对，记红外图像上点集为X＝{x1,…,xN}T，对应匹配的可见光图像上点集为Y＝{y1,…,yN}T；步骤3，根据特征点的匹配关系鲁棒估计待匹配图像之间的仿射变换模型的参数，包括以下子步骤，步骤3.1，建立待匹配图像间的仿射几何变换相应的变换数学模型，以及匹配点对为正确匹配的后验概率相应的后验概率数学模型；步骤3.2，根据点集X＝{x1,…,xN}T和Y＝{y1,…,yN}T求解模型参数，所述模型参数包括仿射变换参数；步骤4，使用步骤3.2计算得出的仿射变换参数，用插值方式对红外图像进行变换，完成配准。