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摘要
提出了一种新的图像相似度量——隐直线度(ILS),并以此为基础给出一种新的红外与可见光图像自动配准算法.算法的本质是通过对齐图像中的直线段特征来实现配准.首先在一幅图像中提取直线段特征并记录下坐标位置,然后将这些直线段特征映射到另一幅图像上,通过最优化方法最大化映射后直线段特征所在位置的图像区域与直线段的相似程度来确定图像间的几何映射关系.这样无需直接比较待配准图像之间的灰度相似性.算法采用了多分辨率分析方法,在高斯尺度空间中由粗到精地计算配准参数.参数寻优采用改进的Powell算法.实验结果表明,本文算法能有效地实现红外和可见光图像的自动配准,并且和已有算法相比在精度相当的情况下大幅提高了计算效率和抗噪能力.
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