可见一红外图像之间配准点的数量不足、分布严重不均匀以及配准点之间的错配率高这3个
核心问题，提出一种基于自适应特征点检测的可见一红外图像配准方法。方法本文提出的自适应特征点检测方
法，以Harris comer作为基本特征点；以特征点数目与空间分布为检测目标，从而自动地估计合适不同空间位置的
特征点的检测阈值。在特征点对匹配中，将梯度方向与互信息相融合有效地添加了相似性函数的空间位置信息。
结果 自适应Harris comer检测方法能够有效地提供空间分布均匀、数量充足的特征点。而梯度方向与互信息相
融合的相似性匹配函数提高特征点的匹配率20％，降低配准误差50％。结论 本文提出的多传感器图像配准方
法能够快速、准确地实现可见光图像与红外图像之间的配准，在CCD—IR图像融合领域具有很好的实用价值。
2023-03-17 14:21:35
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本文分别从提高红外图像对比度、抑制噪声、增强红外图像彩色对比度这三
个角度研究了红外弱小目标图像的增强方法。文章介绍了红外图像增强的基本概
念和图像增强的效果评价，究了红外图像的成像机理和特点。首先分析了红外弱小目标图像噪声成因和目标成像特点，在抑制噪声方面重点分析比较了平滑滤波和中值滤波的优缺点，然后分析和研究了常用的基于直方图的方法、灰度变换、空间滤波以及基于数学形态学的弱小目标图像增强算法。最后本文研究了红外弱小目标图像的伪彩色增强，实验结果表明增强后的图像改善了视觉效果，提高了对比度。
2022-12-12 19:28:40
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针对同一场景的红外和可见光图像间一致特征难以提取和匹配的难题, 提出了一种在多尺度空间中基于边缘最优映
射的自动配准算法. 在由粗至细的尺度空间中, 算法分别采用仿射模型和投影模型作为参考图像和待配准图像间的空间变换
模型. 在每个尺度层上, 首先基于相位一致性方法提取两幅图像的边缘结构, 并在相应的空间变换模型下将在待配准图像中提
取的二值边缘映射到参考图像的边缘强度图上; 接着采用并行遗传算法寻找一组全局最优的模型参数, 使两幅图像间的结构
相似度最大. 在各层的寻优结束之后, 使用Powell 算法对全局寻优后的模型参数进行局部精化. 实验结果表明, 该算法能够充
分利用图像间的视觉相似结构, 有效地实现红外和可见光图像的自动配准.
射的自动配准算法. 在由粗至细的尺度空间中, 算法分别采用仿射模型和投影模型作为参考图像和待配准图像间的空间变换
模型. 在每个尺度层上, 首先基于相位一致性方法提取两幅图像的边缘结构, 并在相应的空间变换模型下将在待配准图像中提
取的二值边缘映射到参考图像的边缘强度图上; 接着采用并行遗传算法寻找一组全局最优的模型参数, 使两幅图像间的结构
相似度最大. 在各层的寻优结束之后, 使用Powell 算法对全局寻优后的模型参数进行局部精化. 实验结果表明, 该算法能够充
分利用图像间的视觉相似结构, 有效地实现红外和可见光图像的自动配准.
2022-11-22 03:57:32
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随着计算机、电子技术的不断发展，红外技术也不断的发展并被广泛地用于各个领域。基于红外图像的红外诊断技术被成功地应用于电力系统的设备状态检测和故障监测，并在发电机故障诊断、变压器过热、阻波器接头缺陷诊断、设备绝缘诊断等方面已取得显著实效
2022-11-12 11:08:04
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