基于FDR-Net的红外-可见光图像像素级配准方法研究

摘要：

针对异源图像配准任务中难以稳定提取有效特征点,且特征点误匹配率过大等问题,提出一种基于FDR-Net特征点检测网络的端到端红外-可见光图像配准方法.首先采用双色相机构建数据集,在所得图像上生成同分布的点阵作为伪特征点,将成对图像和伪特征点坐标共同输入FDR-Net进行训练,学习有效特征点的特征.在网络成功提取特征点后,对特征点坐标使用仿射变换,通过最小二乘法求取最佳解,获得变换矩阵完成配准.配准结果与SIFT、SURF等主流算法进行对比,在特征点数量、平均配准误差、平均角点误差等评价指标上均提升58％以上,具有广阔的应用前景.

关键词：FDR-Net、特征点、配准、异源、图像处理

所属期刊栏目：46

分类号：TP751.1(遥感技术)

资助基金：国家自然科学基金61893096010

在线出版日期：2023-05-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：39-45