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申请/专利权人：北京航空航天大学
摘要：本发明提供了一种基于区域相似性的可见光与红外图像配准方法，所述方法包括：用角点特征明显的图形渲染合成数据集，在该合成数据集上训练一个关键点检测器；对可见光和红外的配准图像对进行放缩与灰度处理，输入关键点检测器生成对应的关键点坐标，并将带关键点的红外和可见光图像做随机单应变换，模拟图像对之间的变换关系，通过Delaunay三角剖分生成网格，处理点集的拓扑关系和三角网格生成；将变换后的图像对输入描述符生成网络中，设计基于区域的损失函数，对网格之间的配准关系进行训练。所述方法有效解决了跨模态图像匹配中的角点不一致问题，实现了高精度、高抗干扰能力的图像配准，可应用于遥感图像处理、目标跟踪等领域。
主权项：1.一种基于区域相似性的可见光与红外图像配准方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1、对基础图案实施渲染得到组合图像并记录组合图像中的角点坐标，获得指定数量的组合图像构成合成数据集；步骤2、在步骤1所得的合成数据集上训练关键点检测器；步骤3、对可见光图像与红外图像的进行放缩与灰度处理后，输入所述关键点检测器，生成对应的关键点坐标；步骤4、随机选取带关键点坐标的红外图像和可见光图像做随机单应变换；步骤5、将随机单应变换后的带关键点坐标的红外图像和可见光图像依照关键点坐标位置做Delaunay三角剖分；步骤6、将Delaunay三角剖分后带有网格的红外图像和可见光图像输入到描述符生成网络模型中进行模型训练；步骤7、将训练好的描述符生成网络模型用于推理测试，完成对未配准的可见光图像与红外图像的配准任务。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航空航天大学 一种基于区域相似性的可见光与红外图像配准方法
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