首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     检索      

基于SURF-HOG与显著性特征的红外可见光图像配准融合北大核心CSCD
引用本文:姜迈,郑岩.基于SURF-HOG与显著性特征的红外可见光图像配准融合北大核心CSCD[J].激光与红外,2023,53(2):261-270.
作者姓名:姜迈  郑岩
作者单位:1.中国刑事警察学院侦查与反恐怖学院,辽宁 沈阳 110854;2.中国刑事警察学院痕迹检验鉴定技术公安部重点实验室,辽宁 沈阳 110854
基金项目:公安部技术研究计划项目(No.2020JSYJC26,No.2019JSYJC23);公安理论及软科学研究计划项目(No.2019LLYJXJXY055,No.2019LLYJXJXY057);辽宁省自然基金指导计划项目(No.2020-MS-131);中国科学院海洋信息技术创新研究院前沿基础研究项目(No.QYJC201913)资助。
摘    要:针对现有红外与可见光图像配准不精确,边缘及细节纹理缺失,融合时间较长,不能突出重点目标等不足,提出一种基于SURF-HOG描述符与红外显著性特征的红外与可见光图像融合方法。首先,在红外与可见光图像配准阶段,在SURF(Speed-Up Robust Features,SURF)框架内构建基于HOG(Histogram of Oriented Gradient,HOG)的特征点描述符,并通过NNDR(Nearest Neighbor Distance Ratio,NNDR)进行红外与可见光图像的特征点匹配;其次,在显著特征提取阶段,先通过四叉树算法对源红外图像分解,然后通过贝塞尔插值法重建红外图像背景,接着分别对红外图像中的背景及目标进行自适应抑制以提取目标红外显著性特征;最后,结合已配准的可见光图像与重建后的红外图像以获取最终融合结果。实验结果表明,所提方法对不同场景下的红外与可见光图像具有较高的配准精度,不同场景下的融合结果不但主观视觉上具有显著的目标特征,同时背景纹理和边缘细节清晰,整体对比度适宜,运行时间最短,并且在客观评价指标上也取得了较好的效果。

关 键 词:红外与可见光图像  SURF-HOG  四叉树分解  红外显著性特征  配准融合
修稿时间:2022/5/3 0:00:00

Infrared and visible light images registration and fusionbased on SURF HOG and saliency feature
JIANG Mai,ZHENG Yan.Infrared and visible light images registration and fusionbased on SURF HOG and saliency feature[J].Laser & Infrared,2023,53(2):261-270.
Authors:JIANG Mai  ZHENG Yan
Abstract:
Keywords:
本文献已被 维普 等数据库收录!
点击此处可从《激光与红外》浏览原始摘要信息
点击此处可从《激光与红外》下载免费的PDF全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号