基于显著区域特征和边缘度的可见光-红外图像配准方法

摘要

本发明公开了一种基于显著区域特征和边缘度的可见光‑红外图像配准方法，用于解决现有可见光‑红外图像配准方法提取的图像间特征相似度低导致配准精度差的技术问题。技术方案是采用基于自适应局部对比度的显著性区域检测方法从待配准图像对中提取显著区域，利用Zernike旋转不变矩描述显著区域形状特征，保证了所利用特征的平移、灰度、尺度和旋转不变性，通过RANSAC求取同名点对估计得到初始变换参数；最后利用边缘度构造的三维联合直方图对初始变换参数进行优化得到最终结果。该方法通过异源图像间相似度较高的显著区域和边缘度特征及Zernike矩的不变性，提高了图像配准的精度。