基于自适应混合多项式变换的图像配准

摘要：

图像配准是红外与可见光图像融合的关键问题.在实际应用中,场景景深的多变性与红外、可见光相机之间的差异性都会增加多模图像配准的难度.为应对上述困难,提出了一种用于图像配准的自适应混合多项式变换(Adaptive Polynomial Mixture Transformation,APMT),该模型可以准确地描述待配准红外与可见光图像之间形变的全局非线性规律.针对形状上下文特征的缺陷进行改进,设计了高斯加权形状上下文(Gaussian Weighted Shape Context,GWSC)特征,用于从多模图像中提取匹配点集.利用分段优化策略从匹配点集中估计出最优的APMT模型参数,实现全局图像配准.定性与定量实验表明:与同类方法相比,提出的方法(GWSC-APMT)在配准精度与效率方面都有良好的表现.

关键词：图像配准、红外图像、非线性变换、形状上下文

所属期刊栏目：56

分类号：TN911.73

资助基金：国家自然科学基金No.61901157

在线出版日期：2020-12-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：194-201