SIFT算法对红外图像和可见光图像进行图像配准

资 源 简 介

SIFT算法对红外图像和可见光图像进行图像配准

详 情 说 明

SIFT算法在红外与可见光图像配准中的应用

图像配准是将不同传感器或不同时间拍摄的同一场景图像进行空间对齐的技术。当处理红外图像和可见光图像时，由于成像原理不同，常规配准方法往往效果不佳。

改进SIFT算法通过以下方式提升配准效果： 特征提取阶段优化了梯度计算方式，使其对红外图像的低对比度特征更敏感 在特征描述阶段增加了辐射特性描述符，弥补了传统SIFT在跨模态匹配中的不足 采用双向匹配策略结合RANSAC算法，有效排除了误匹配点

这种改进方案特别适合解决红外与可见光图像间的三大差异挑战：灰度分布差异、纹理特征差异和结构信息差异。实验证明改进后的算法在保持SIFT原有旋转、尺度不变性的同时，显著提升了跨模态图像的匹配准确率。

实际应用中该技术可服务于军事侦察、医疗诊断和安全监控等领域，为实现多源图像信息融合提供了可靠的技术支持。