微光與紅外圖像配準(zhǔn)技術(shù)研究.pdf

1、圖像配準(zhǔn)是圖像處理領(lǐng)域中的一項(xiàng)重要課題，在遙感圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺、運(yùn)動(dòng)估計(jì)、醫(yī)學(xué)圖像分析、軍用夜視等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，是圖像融合特別是圖像數(shù)據(jù)層融合技術(shù)中首要解決的問題。由不同傳感器、不同成像模式或不同時(shí)間得到的同一個(gè)對(duì)象的圖像數(shù)據(jù)之間存在相對(duì)的平移、旋轉(zhuǎn)、不同比例縮放甚至畸變關(guān)系。對(duì)具有這些關(guān)系的圖像進(jìn)行綜合分析和利用時(shí)，首先要解決圖像間的配準(zhǔn)問題。
　　 論文中對(duì)微光與紅外的成像原理、圖像的特征、圖像配準(zhǔn)的原理和方法進(jìn)行

2、了初步的研究。重點(diǎn)分析了三種典型的配準(zhǔn)算法：基于灰度區(qū)域的、基于特征的和基于變換域的圖像處理方法。提出和設(shè)計(jì)了圖像特征與灰度相關(guān)相結(jié)合的雙光譜配準(zhǔn)方法，以達(dá)到根據(jù)兩者各自不同的特點(diǎn)來提高本算法的配準(zhǔn)精度與適用范圍。
　　 本文分析了Moravaec、Harris和改進(jìn)的Forstner特征點(diǎn)提取算法，最后確定以改進(jìn)的Forstner算法為配準(zhǔn)的最佳特征點(diǎn)提取方法；分析了雙向迭代匹配算法、雙向最大相關(guān)系數(shù)匹配算法及對(duì)改進(jìn)位置相似三