在红外和可见光图像配准中,可以通过提取图像的边缘、角点、斑点等特征点进行匹配。 2.基于相位相关的配准方式 基于相位相关的配准方式是一种高效的配准方法。它利用傅里叶变换将两幅图像变换到频域,然后计算它们的互相关函数,通过最大化互相关函数来实现图像的配准。相位相关配准方式对图像的取样率和分辨率要求较高,...
红外与可见光配准的方式有很多,常见的有基于特征点的配准和基于亮度的配准两种方式。 基于特征点的配准是将两种图像中的一些特征点进行匹配,通过这些匹配的特征点确定两张图像之间的相对位置和旋转角度。特征点可以是角点、边缘点等,在红外和可见光图像中的特征点数量和质量是决定配准精度的关键因素。一般来说,红外图像...
对于非平面场景可见光-红外视频配准是视觉监控的一个新领域。它使用两种光谱信息的结合来更好的行人检测和分割。这里,提出一个新的用于非平面场景的可见光和红外配准的在线框架,这个框架包括前景分割、特征匹配、修正和差异计算。提出的方法基于稀疏轮廓点相关性。这个框架的关键想法是在视频的开始移除错误的区域和用于...
特征点匹配法是一种常见的红外图像与可见光图像配准方法。该方法基于图像中的特征点,通过计算这些特征点在两个图像中的相对位置和方向,来实现图像的配准。特征点可以是图像中的角点、边缘、纹理等突出的特征。常用的特征点提取算法有SIFT(尺度不变特征变换)和SURF(加速稳健特征)等。在得到特征点之后,可以采用一些算法...
红外图像和可见光图像分别捕捉到了不同波段的电磁波信号,但它们之间的配准可以帮助我们更好地理解和分析目标场景。本文将探讨红外和可见光图像配准的意义、背景以及配准过程中的数据集。 2. 红外和可见光图像的特点和差异 红外和可见光图像捕捉到的波长范围不同,因此它们具有不同的特点和差异。以下是红外和可见光图像...
作为多源成像技术的核心之一,红外与可见光图像配准技术在众多领域具有重要的研究价值。红外与可见光图像配准能够获得更丰富和全面的场景信息,被广泛应用于军事侦察、视频监控、遥感信息融合、电力设备监测等领域。 红外图像与可见光图像的成像原理差异导致了传统单模态图像配准方...
基于区域的配准方法又称模板匹配法,典型的区域配准算法包括:傅里叶变换、互信息、梯度信息等。基于特征的红外与可见光图像配准方法的常见方法有:基于点特征、基于轮廓边缘与区域特征的图像配准方法。现阶段,由于基于深度学习的图像配准方法在红外与可见光中的应用相对有限,无法像基于区域与特征的红外与可见光图像配准一样...
红外/可见光图像配准融合 根据文献【1】,对于平行光轴的红外可见光双目配置进行图像配准,主要的限制是图像配准只是对特定的目标距离(Dtarget)有效。配准误差 x(以像素单位)的数学表达式为: 其中f为焦距,lpix为像素大小,dc为基线长度。Doptimal是目标距离,即图像对齐误差为0。如果光轴平行,即Doptimal=无穷远...
以下是一种基于步骤思维的高效红外与可见光图像配准方法的详细说明: 第一步:图像预处理 在开始图像配准之前,需要对原始红外图像和可见光图像进行预处理。这包括去除图像中的噪声、调整图像的亮度和对比度,并进行图像增强以提高图像质量。 第二步:特征提取 在红外图像和可见光图像中提取特征点是实现图像配准的关键步骤...
【图像配准】基于matlab结合张量与互信息的混合模型多模态图像配准【含Matlab源码 3779期】 41 -- 0:56 App 【图像增强】基于matlab GUI全局直方图+局部直方图+Retinex单尺度+Retinex多尺度图像去雾【含Matlab源码 4868期】 141 -- 0:47 App 【图像压缩】基于matlab离散余弦变换DCT图像压缩(含PNSR压缩比)【含Matla...