基于NSCT域FAST角点检测的电气设备红外与可见光图像配准

摘要：

针对电气设备在线监测系统中红外与可见光图像配准问题,提出了基于非下采样轮廓波变换(Non-Subsampled Contourlet Transform,NSCT)域改进的加速分割检测特征(Features from Accelerated Segment Test,FAST)提取的图像配准方法.首先采用灰度均衡技术对原始图像进行图像增强;再通过一级NSCT变换得到红外与可见光的低频子带图像;然后对低频子带图像利用FAST角点检测以及局域强度不变特征描述符(Partially Intensity In-variant Feature Descriptor,PIIFD)得到特征描述点对;最后,利用最近邻距离比率法及随机抽样一致性算法(Random Sample Consensus,RANSAC)得到精匹配点对,进而计算仿射变换参数.实验结果表明,相比传统的PIIFD配准算法,该方法的特征点正确匹配率提高了2.52％,配准均方根误差降低11.58％.

关键词：图像配准、红外与可见光图像、加速分割检测算法、非下采样轮廓波变换、局部强度不变描述符

所属期刊栏目：56

分类号：TM391(电机)

资助基金：国家自然科学基金资助项目51307109

在线出版日期：2019-03-13（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：108-114