东南大学王俊波获国家专利权
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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种融合深度估计的红外与可见光图像配准方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN119919463B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202411962820.9,技术领域涉及:G06T7/33;该发明授权一种融合深度估计的红外与可见光图像配准方法是由王俊波;朱海诚;朱伟;常传文;潘怡瑾设计研发完成,并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种融合深度估计的红外与可见光图像配准方法在说明书摘要公布了:本发明公开了一种融合深度估计的红外与可见光图像配准方法,包括:通过单目深度估计提取可见光与红外图像的深度图;将得到的深度图与原图进行图像融合生成融合图像对;提取融合图像对中的特征,生成初始的匹配特征点对;初始的匹配特征点对进行分级筛选,同时,对没有匹配点的分割图像进行补偿,得到最终匹配点对;根据匹配点对,对红外图像进行变换,得到配准后的图像。本发明将深度信息融合到RGB图像中,有效提升红外与可见光图像配准的准确度。本发明可以与任何一种可见光与红外相机组成的拍摄系统相适配,有较广泛的实用价值。
本发明授权一种融合深度估计的红外与可见光图像配准方法在权利要求书中公布了:1.一种融合深度估计的红外与可见光图像配准方法,其特征在于,包括如下步骤: 步骤1,对待配准的红外图像和可见光图像进行预处理,并获取预处理后的红外和可见光图像的深度图; 步骤2,将待配准的红外图像与其对应的深度图进行融合,得到含有深度信息的红外图像;将待配准的可见光图像与其对应的深度图进行融合,得到含有深度信息的可见光图像; 步骤3,分别对含有深度信息的红外图像和可见光图像按照预先设定的行数和列数进行分割,使得分割得到的红外图像块与可见光图像块的大小相同,将处于各自图像中相同位置的红外图像块和可见光图像块视为一对图像对; 步骤4,对每一对图像对进行特征点提取与匹配,得到初始的匹配点对集合; 步骤5,设置值,根据对初始的匹配点对集合进行第一次筛选,删除未通过筛选的匹配点对,得到第一次筛选后的匹配点对集合;具体过程如下: 设置值,计算公式为: , 其中,w代表待配准的红外或可见光图像的宽度,cols代表将含有深度信息的红外图像或可见光图像分割成的列数; 计算初始的匹配点对集合中,每一对匹配点对所对应的匹配线长度,将所有的匹配线长度按照由小到大的顺序进行排序,选取前三个匹配线长度对应的三对匹配点对; 对于三对匹配点对中,位于红外图像上的三个匹配点,计算任意两个匹配点之间的距离,若存在小于的距离,则将小于的距离所对应的两个匹配点中匹配线更长的匹配点删除,同时将删除的匹配点在可见光图像上所对应的匹配点删除;若不存在,则不删除; 若剩余匹配点对大于等于两对,则对于可见光图像上的若干匹配点,计算任意两个匹配点之间的距离,若存在小于的距离,则将小于的距离所对应的两个匹配点中匹配线更长的匹配点删除,同时将删除的匹配点在红外图像上所对应的匹配点删除;若不存在,则不删除;得到第一次筛选后的匹配点对集合; 步骤6,设置值,根据对第一次筛选后的匹配点对集合进行第二次筛选,删除未通过筛选的匹配点对,得到第二次筛选后的匹配点对集合;具体过程如下: 将第一次筛选后的匹配点对集合中的各匹配点对映射到待配准的红外图像和可见光图像中,生成新的匹配点对集合; 设置值,计算公式为: , 其中,h代表待配准的红外或可见光图像的高度,rows代表将含有深度信息的红外图像或可见光图像分割成的行数; 计算新的匹配点对集合中,每一对匹配点对所对应的匹配线斜率的绝对值,计算公式为: , 其中,代表可见光图像中匹配点的纵坐标,代表红外图像中匹配点的纵坐标,代表可见光图像中匹配点的横坐标,代表红外图像中匹配点的横坐标; 判断是否存在匹配线斜率的绝对值大于预设的阈值thres,若存在,则计算匹配线斜率的绝对值大于thres所对应的匹配点对与其他匹配点之间的最短距离,最短距离计算公式为: , 若最短距离小于,则将匹配点对删除,否则不删除,得到第二次筛选后的匹配点对集合; 步骤7,对于经步骤4特征点提取与匹配后未得到匹配点对的图像对,以及经步骤6第二次筛选后不存在匹配点对的图像对,通过补偿机制进行匹配点补偿,使得每一对图像对存在至少一对匹配点对,得到最终的匹配点对集合; 步骤8,根据最终的匹配点对集合,对待配准的红外图像进行薄样板条变换,得到配准后的红外图像。
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