基于图像特征提取的红外影像动态配准方法研究

摘要

为了提高红外影像动态配准的配准概率,提出基于图像特征提取的红外影像动态配准方法。采用尺度不变特征变换算法提取红外影像关键点的方向、坐标及其尺度特征,结合特征点的邻域梯度信息生成SIFT特征向量,并确定SIFT向量的特征区域,引入加权因子去除非稳定关键点,得出相位一致性特征(稳定关键点);根据稳定关键点之间的最佳旋转角度获取精准匹配子集,修正匹配点配准关系,完成红外影像动态配准。测试结果表明,该方法获取的红外图像像素点灰度值均方根差均低于0.45,DICE系数均高于0.93,在发生旋转或者灰度信息变化时,配准概率均在93%以上,可较好地完成红外影像动态配准。