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摘要
针对红外与可见光图像配准过程中模态和尺度差异影响下特征点难配准的问题，提出基于模态转换结合鲁棒特征的红外可见光图像配准方法。利用生成对抗网络从可见光图像中生成相应的伪红外图像，通过加速鲁棒特征（SURF）算法提取红外图像的特征点位置信息结合改进的鲁棒特征描述子（PIIFD）实现特征描述并且基于Hilbert空间重构的核方法，建立了单高斯鲁棒点匹配模型，在存在异常值的情况下估计映射函数最后采用加权最小二乘法估计变换类型实现图像配准。与其他算法相比，实验结果表明，该方法可提高红外可见光图像尺度差异大情况下配准精度，有效配准率达到96%并且该方法鲁棒性强。
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