红外与可见光图像配准算法

资 源 简 介

红外与可见光图像配准算法

详 情 说 明

红外与可见光图像配准是计算机视觉领域中的重要技术，它能够将不同传感器获取的同一场景的两种图像进行精确对齐。由于红外和可见光成像机制存在显著差异，这给配准带来了独特挑战。

配准过程通常分为特征提取、特征匹配和变换模型估计三个阶段。在红外和可见光图像配准中，由于两种图像呈现的视觉特征差异较大，常用的方法是提取对成像条件变化不敏感的稳定特征点。仿射变换作为一种常用的几何变换模型，能够很好地处理图像间的平移、旋转、缩放等变化。

实现思路是通过特征检测算法在两幅图像中寻找对应的特征点，然后基于这些匹配点估计最优的仿射变换参数。这个变换矩阵随后被用来对其中一幅图像进行几何校正，使其与另一幅图像对齐。配准后的图像可以进一步用于融合应用，结合红外图像的热辐射信息和可见光图像的细节纹理信息。

这种技术在安防监控、医学影像分析等领域有广泛应用，能够提供比单一模态图像更丰富的信息。