融合显性和隐性度量的多模图像配准算法

摘要：

为解决基于隐性度量的图像配准算法初始配准误差大容易引起失配的问题,本文提出了一种融合显性度量和隐性度量的多模图像分层配准算法.首先采用金字塔分解算法得到低分辨率待配准图像.然后在每一层金字塔图像中,先采用互信息作为显性度量,利用粒子群算法获得初始的配准参数;以此作为初始值,采用基于隐性度量的配准算法,利用融合粒子群和鲍威尔搜索法的优化算法获取更准确的配准参数.基于低分辨率图像计算得到配准参数后,先对高分辨率待配准图像进行变换,然后利用提出的上述算法进行参数优化,根据每层得到的配准参数计算最终的配准参数.最后,采用可见光与红外图像、多波段SAR图像进行了配准实验.实验结果表明,提出的算法适用于多模图像配准,能够减小配准误差,具有一定的适用性.

关键词：图像配准、显性度量、隐性度量、粒子群、鲍威尔搜索法

所属期刊栏目：32

分类号：TP751.1(遥感技术)

资助基金：国家自然科学基金面上项目61372024;浙江省自然科学基金项目LQ13F050010;浙江省教育厅项目Y201223278

在线出版日期：2016-08-02（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：669-675