申请/专利权人：四川大学

申请日：2022-05-23

公开（公告）日：2022-06-21

公开（公告）号：CN114648564A

主分类号：G06T7/33

分类号：G06T7/33;G06T5/00;G06T5/20;G06V10/74;G06K9/62

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2022.08.23#授权;2022.07.08#实质审查的生效;2022.06.21#公开

摘要：本发明涉及图像处理和计算机视觉技术领域，尤其涉及用于非稳态目标的可见光和红外图像优化配准方法及系统，方法包括：通过PC算法提取待配准的可见光图像与红外图像的显著梯度特征；再通过EO算法对可见光图像的显著梯度图像和红外图像的显著梯度图像的NMI进行优化搜索，直到NMI达到最大值时，获得粗配准参数；最后将粗配准参数作为初始参数，通过DTV相似度量函数执行细化配准，并采用回溯梯度下降算法对DTV相似度量函数进行优化，直到DTV相似度量函数达到最小值时，获得最终配准参数，再通过最终配准参数对红外图像进行变换，并获得配准结果。系统应用该方法，通过该方法及系统能够有效实现非稳态目标的配准。

主权项：1.用于非稳态目标的可见光和红外图像优化配准方法，其特征在于，包括如下步骤：S1.通过PC算法提取待配准的可见光图像与红外图像的显著梯度特征；S2.通过EO算法对可见光图像的显著梯度图像和红外图像的显著梯度图像的NMI进行优化搜索，直到所述NMI达到最大值时，获得粗配准参数；S3.将所述粗配准参数作为初始参数，通过DTV相似度量函数执行细化配准，并采用回溯梯度下降算法对所述DTV相似度量函数进行优化，直到所述DTV相似度量函数达到最小值时，获得最终配准参数，再通过最终配准参数对所述红外图像进行变换，并获得配准结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 四川大学 用于非稳态目标的可见光和红外图像优化配准方法及系统

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