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提出了基于修正的尺度不变特征变换(SIFT)特征提取和Shape Context特征描述算子相结合的多模图像自动配准算法,该算法利用修正的SIFT算法提取多模图像中的特征点,然后采用Shape Context算子描述特征点,利用特征点周围区域边缘点的梯度方向形成特征向量。采用欧氏距离作为匹配标准对多模图像中特征点进行初始匹配,然后通过RANSAC算法消除误匹配的特征点对,并采用最小二乘法计算仿射变换参数,最后通过仿射变换和双线性插值实现图像配准。对红外图像和可见光图像的配准实验结果表明了本算法的有效性和稳定性。 相似文献
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基于非线性模型的卡尔曼滤波非均匀性校正算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对红外焦平面阵列探测单元响应的非线性对非均匀性校正的影响,利用探测器响应的非线性模型,对卡尔曼滤波非均匀性校正算法进行扩展和改进,以有效地克服响应非线性对校正精度的影响.该算法先对图像进行非线性压缩,转换为线性图像,再利用线性模型下的卡尔曼滤波算法实施非均匀校正,然后对其进行取指数操作,即得到原图非均匀校正后的图像.实验结果表明,该算法不仅继承了原算法利用场景信息来最优地更新校正参数的估计,解决了探测器偏置和增益漂移对校正影响,而且还在一定程度上解决了响应非线性对校正性能的影响,从而获得了较好的非均匀性校正效果. 相似文献
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红外探测器响应漂移特性会降低红外焦平面阵列(IRFPA)非均匀性校正的精度。针对该问题提出了一种基于场景的IRFPA非均匀性校正算法。该算法利用所获得的序列成像场景信息,采用一种基于快速自适应滤波器的最优化递归估计方法来获得非均匀性校正参数,并利用当前的成像信息来更新校正参数,以此降低探测器响应漂移特性对非均匀性校正的影响。算法仿真实验显示,对非线性参数为26.12%的同一图像,使用该算法、两点校正算法和卡尔曼滤波校正算法校正1 h后,可分别将非线性参数降至1.856%,3.122%和1.893%,说明该算法可获得稳定而较好的非均匀性校正效果。 相似文献
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为了从全向红外搜索和跟踪系统采集的海量大视场高分辨率红外图像中快速准确地检测出红外弱小目标,本文提出了一种基于由粗到细的分阶段检测策略和时空域特征融合的红外弱小目标检测算法.首先,通过引入基于频域的快速显著性检测算法预先检测出目标可能存在的候选区域;其次,对候选区域进行角点检测以判定是否存在候选目标;最后,通过结合帧间时空域特征对候选目标进行进一步判定,以提取真实目标、删除虚假目标.多种实际场景的实验结果表明,该目标检测算法不仅运算量小而且探测概率高、虚警率低,是一种工程实用性能很好的红外弱小目标检测算法. 相似文献
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