基于人工智能的红外图像特征点匹配方法

摘要

针对红外图像中的特征点匹配问题,本文选取了一种基于人工智能技术的红外图像特征点匹配算法和一种基于比例不变的特征转换方法,运用梯度直方图的方法来实现特征点的提取;在此基础上,利用最近邻搜索算法获得特征点的特征矢量,求出查询特征向量与原点之间的欧式距离,搜索特征矢量的最近邻点;并随机取样一致性算法消除了错误的匹配。试验结果表明:此方法的特征点提取率在0.5%以上,且具有良好的提取稳定性;能对红外图像的特征点进行有效的匹配,提高了图像的清晰度;当转动角与光照比的情况下,该方法可以使图像的灰度分布更为均匀,同时也能增加图像的信息量。