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申请/专利权人：中国船舶重工集团公司第七0九研究所

摘要：本发明提供一种均衡化二阶梯度直方图描述子的可见光与红外图像配准方法，属于多源图像配准领域，首先对可见光与红外图像进行DoG特征检测，获得图像斑点特征的位置信息和尺度信息，计算可见光图像与红外图像在多尺度空间下的一阶梯度幅值和幅角，对红外图像一阶梯度幅值进行去噪和限制对比度自适应直方图均衡化处理，然后分别对处理的红外图像一阶梯度幅值和可见光图像一阶梯度幅值求取二阶梯度，使用SIFT或GLOH直方图统计特征描述法，求红外与可见光图像二阶梯度生成特征点的特征描述子，最后通过匹配的特征点计算出图像几何变换模型参数H。本发明可以自动实现红外与可见光图像的亚像素对齐的功能，算法智能，实现方便，应用范围广。

主权项：1.一种均衡化二阶梯度直方图描述子的可见光与红外图像配准方法，其特征在于，其包括如下步骤：S1：分别对可见光与红外图像进行DoG特征检测，检测出图像斑点特征的位置信息和尺度信息，步骤S1具体包括如下子步骤：S11：使用不同方差的高斯核与图像进行卷积得到图像高斯多尺度层，S12：将步骤S11获得的图像高斯多尺度层的相邻层相减，得到图像高斯差分多尺度层，图像高斯差分多尺度层为三维数据，S13：对图像高斯差分多尺度层这一三维数据进行空间取极值，保留极值存在的尺度δ和位置作为斑点的尺度信息和位置信息，S2：计算可见光图像与红外图像在多尺度空间下的一阶梯度幅值和幅角，S3：对红外图像一阶梯度幅值进行去噪和限制对比度自适应直方图均衡化处理，S4：分别对处理后的红外图像一阶梯度幅值和可见光图像一阶梯度幅值求取二阶梯度，S5：使用SIFT或GLOH直方图统计特征描述方法，根据上述过程求得红外与可见光图像二阶梯度生成特征点的特征描述子，步骤S5包括如下子步骤：S51：对于已经检测到的特征点，可知该特征点的特征尺度值，根据这一尺度值，得到其高斯平滑图像： ，其中，是指尺度为的高斯核函数，是指源图像，是指图像横坐标，是指图像纵坐标，S52：以特征点为中心的区域内图像梯度的幅值和幅角计算公式如下： 其中，代表与方差为σ的高斯核卷积后的图像像素点，代表梯度的幅值，代表梯度的幅角，其中，是指图像横坐标，是指图像纵坐标，S53：梯度方向直方图将梯度幅角0～360度的范围平均分为36个柱，统计每个幅角范围内所对应的梯度幅值和，直方图的峰值代表该特征点处邻域内图像梯度的主方向，将该主方向作为特征点的主方向，S6：根据特征描述信息进行特征点匹配，通过匹配的特征点计算出图像几何变换模型参数H。

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