[发明专利]基于NSCT域的多分辨率红外与可见光景象匹配方法有效

专利信息
申请号: 201510635880.4 申请日: 2015-09-30
公开(公告)号: CN105205825B 公开(公告)日: 2018-06-29
发明(设计)人: 刘刚;刘中华;张丹;史恒亮;郑林涛;刘森;赵旭辉 申请(专利权)人: 河南科技大学
主分类号: G06T7/00 分类号: G06T7/00;G06K9/40;G06K9/62
代理公司: 洛阳公信知识产权事务所(普通合伙) 41120 代理人: 罗民健
地址: 471000 河*** 国省代码: 河南;41
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摘要:
搜索关键词: 可见光 尺度 参考图像 红外目标图像 景象匹配 匹配位置 低频图像 多分辨率 匹配 非下采样轮廓波变换 相似性度量 相位一致性 几何畸变 全分辨率 随机生成 图像旋转 行列坐标 遗传搜索 不变矩 鲁棒性 像素点 邻域 实测 搜索 种群 抵抗
【权利要求书】:

1.一种基于NSCT域的多分辨率红外与可见光景象匹配方法,其特征在于,包括如下步骤:

步骤1、对红外目标图像与可见光参考图像分别进行相位一致性变换;

步骤2、对相位一致性变换后的红外目标图像与可见光参考图像分别进行非下采样轮廓波变换,得到多尺度的红外目标图像和可见光参考图像;

步骤3、以可见光参考图像最高尺度的低频图像中像素点的行列坐标作为个体描述,随机生成种群;

步骤4、以红外目标图像与可见光参考图像相应尺度低频部分的Krawtchouk不变矩相关系数作为适应度函数fit,经过遗传搜索的选择、交叉、变异,迭代出经过优化的新种群;其中,所述交叉是对种群中个体进行如下方法交叉:式中,xi、xj表示种群中的两个个体,α、β为权值系数,fit(xi)是个体xi的适应度,fit(xj)是个体xj的适应度,所述变异是对种群中的个体进行如下方法变异:t为当前迭代次数,UB,LB分别为当前种群中个体描述的上下限,r为[0,1]范围内的随机数,G是最大的迭代数,b为系统参数;

步骤5、当达到最大迭代次数或满足给定的精度时,根据迭代后优化的新种群中适应度最高的个体,得到尺度S下红外目标图像在可见光参考图像中的匹配位置;

步骤6、在可见光参考图像的S-1尺度上,对S尺度匹配位置邻域范围进行搜索,以该邻域内像素点的行列坐标作为个体描述,随机生成种群,并按照步骤4和5的方法得到该尺度的红外目标图像在可见光参考图像中的匹配位置;

步骤7、重复步骤6,直至可见光参考图像尺度达到1时,得到的匹配位置即是红外目标图像在可见光参考图像全分辨率下的最终匹配位置。

2.根据权利要求1所述的基于NSCT域的多分辨率红外与可见光景象匹配方法,其特征在于,所述Krawtchouk不变矩是0-3阶。

3.根据权利要求1所述的基于NSCT域的多分辨率红外与可见光景象匹配方法,其特征在于,所述适应度函数是:

式中,是红外目标图像的Krawtchouk不变矩,为其均值;是以种群个体位置为中心点、与红外目标图像大小一致的可见光参考图像的Krawtchouk不变矩,为其均值,n、m是Krawtchouk不变矩两个自由度阶数。

4.根据权利要求1所述的基于NSCT域的多分辨率红外与可见光景象匹配方法,其特征在于,G为100,b的取值范围为2~5。

5.根据权利要求1所述的基于NSCT域的多分辨率红外与可见光景象匹配方法,其特征在于,所述非下采样轮廓波变换的塔型滤波器为9-7,方向滤波器为pkva,分解尺度为3,方向子带数分别为16,8,4。

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