[发明专利]一种红外与可见光图像配准方法、系统及存储介质

说明书

本发明公开了一种红外与可见光图像配准方法、系统及存储介质，包括：对红外图像和可见光图像进行预处理；通过频率调谐分别对红外图像和可见光图像进行显著性增强，得到显著性响应图；将得到的红外和可见光的显著性响应图进行相位一致性检测，提取两幅图像中的相似性结构边缘特征；分别对处理后的相似性结构边缘图像进行特征点提取，利用匹配算法对提取的特征点进行匹配，筛选误匹配点，计算得到配准图像。本发明采用图像结构信息的特征进行配准，克服了传统方法难以在差异较大的红外和可见光异源图像中提取有效特征的问题，不但具有提高图像配准的精度和速度的优点，而且可以应用于嵌入式平台中，具有广阔的市场前景和应用价值。

技术领域

本发明属于图像配准技术和计算机视觉领域，具体涉及一种红外与可见光图像配准方法、系统及存储介质。

背景技术

红外与可见光图像配准是异源图像配准的研究重点和难点。红外图像反映物体的温度辐射信息，可见光图像反映物体的光反射信息，二者信息相互补充，能够实现异源图像的配准和融合，在军事侦查、目标跟踪、模式识别等领域有着广泛的应用。基于特征点的图像配准方法因其计算速度高、鲁棒性较好被广泛应用于图像配准领域。其首先需要提取两幅图像的某些能使图像保持不变的特征元素(边缘、角点、闭区域的中心等)，然后利用特征元素求解空间几何变换模型参数，完成配准。但是，由于成像原理和拍摄条件的不同，红外与可见光图像存在较大的差异，噪声干扰较大，红外图像的灰度对比度和信噪比较低，通过特征点提取算子检测到的特征点数量相比可见光图像少的多，不能满足实际的图像配准需求。

所以，需要一个新的技术方案来解决这个问题。

发明内容

发明目的：为了克服现有技术中存在的不足，提供一种红外与可见光图像配准方法、系统及存储介质，该方法具备正确匹配率高、精度高、实时性强和鲁棒性好的优点。

技术方案：为实现上述目的，本发明提供一种红外与可见光图像配准方法，包括如下步骤：

S1：获取同一场景下的红外图像和可见光图像，对红外图像和可见光图像进行预处理，用于平滑噪声；

S2：分别将预处理后的红外图像和可见光图像转换到LAB颜色空间，通过频率调谐分别对红外图像和可见光图像进行显著性增强，得到显著性响应图；

S3：将得到的红外和可见光的显著性响应图进行相位一致性检测，提取两幅图像中的相似性结构边缘特征；

S4：基于相似性结构边缘特征，分别对处理后的相似性结构边缘图像进行特征点提取，利用匹配算法对提取的特征点进行匹配，筛选误匹配点，计算出图像间的单应变换矩阵，得到配准图像。

进一步地，所述步骤S1中预处理操作的流程为：

A1：分别利用红外传感器和可见光传感器采集获取到同一场景下的红外和可见光图像作为输入，改变输入的源图像大小，使两个图像大小保持一致；

A2：进行灰度化处理，然后利用3×3或5×5的高斯卷积核平滑图像的噪声，得到预处理图像。

进一步地，所述步骤S2具体为：

B1：将得到的预处理图像转换到LAB颜色空间，计算每个像素点的对称区域子图的平均LAB像素值；

B2：针对图像中的每个像素点，计算其显著性响应值，得到处理后的显著图。

进一步地，所述步骤B1中每个像素点的对称区域子图的平均LAB像素值的计算公式为：

其中，x₀和y₀为对称区域的偏移量，x₀、y₀和面积A的计算如下：

x₀＝min(x,w-x)