[发明专利]一种基于混合特征的可见光与红外异源图像识别方法在审
| 申请号： | 201710522969.9 | 申请日： | 2017-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN107464252A | 公开（公告）日： | 2017-12-12 |
| 发明（设计）人： | 陈艳;曾庆化;王云舒;刘建业;张月圆;孙克诚;戴宇庭;孙永荣;赖际舟;熊智 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06T7/13 | 分类号： | G06T7/13;G06T7/136;G06T7/33;G06K9/46 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司32200 | 代理人： | 葛潇敏 |
| 地址： | 210016 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于混合特征的可见光与红外异源图像识别方法，包括如下步骤利用基于改进最大类间方差法的自适应canny算子提取边缘信息，获取可见光图像和红外图像的边缘图像；对可见光图像和红外图像的边缘图像进行多尺度FAST特征检测，依据灰度质心法获得特征点的主方向；分别对特征点点集进行ORB特征描述，根据最近次临近原则，采用汉明距离度量特征点间的相似性进行粗匹配，分别获得边缘图像的粗匹配特征点点集；利用改进RANSAC算法剔除其中的错误匹配点对，在可见光图像和红外图像中展现出结果。此种方法可有效实现可见光图像与红外图像的匹配，并提高算法效率和匹配准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 混合 特征 可见光 红外 图像 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种基于混合特征的可见光与红外异源图像识别方法，其特征在于包括如下步骤：步骤1：利用基于改进最大类间方差法的自适应canny算子提取边缘信息，获取可见光图像V和红外图像I的边缘图像V'和I'；步骤2：对可见光图像V和红外图像I的边缘图像V'和I'进行多尺度FAST特征检测，即分别利用不同参数值的高斯函数与边缘图像V'和I'进行卷积，生成不同尺度的图像集合S1和S2，对图像集合S1和S2中所有的子图像都采用FAST特征检测法获取特征点，最后汇集为V'和I'上的特征点点集D1和D2，依据灰度质心法获得特征点的主方向；步骤3：分别对V'和I'的特征点点集D1和D2进行ORB特征描述，根据最近次临近原则，采用汉明距离度量特征点间的相似性进行粗匹配，分别获得V'和I'的粗匹配特征点点集D1'和D2'；步骤4：根据V'和I'的粗匹配特征点点集D1'和D2'，利用改进RANSAC算法剔除D1'和D2'中的错误匹配点对，在可见光图像和红外图像中展现出结果。
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