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1、第37卷第1期红外与激光工程2008年2月Vol.37No.1InfraredandLaserEngineeringFeb.2008基于SIFT的图像配准方法1123刘小军,杨杰,孙坚伟,刘志(1.上海交通大学图像处理与模式识别研究所,上海200240,2.中国科学院上海技术物理研究所,上海200083,3.上海大学通信与信息工程学院,上海200072)摘要:针对大尺度图像配准和不同传感器图像配准问题,介绍了一种基于SIFT的图像配准方法。首先提取图像中适应尺度变化的不变特征点,在提取过程中加入多尺度Harris检测算子,
2、提高了匹配点对的重复率,通过聚类和归一化互信息准则对候选匹配点对的角度、尺度和位置特征进行迭代筛选,删除错误的匹配点对,最后得到正确的匹配点对,对图像进行配准。实验结果表明:该方法能处理相似变换的图像配准。关键词:尺度不变特征变换;图像配准;多尺度Harris角点检测;归一化互信息中图分类号:TP391.4文献标识码:A文章编号:1007-2276(2008)01-0156-05ImageregistrationapproachbasedonSIFT1123LIUXiao!Jun,YANGJie,SUNJian!Wei,L
3、IUZhi(1.InstituteofImageProcessingandPatternRecognition,ShanghaiJiaotongUniversity,Shanghai200240,China;2.ShanghaiInstituteofTechnicalPhysics,ChineseAcademyofSciences,Shanghai200083,China;3.SchoolofCommunicationandInformationEngineering,ShanghaiUniversity,Shanghai
4、200072,China)Abstract:Toresolvethelargescaleandmultisensorimageregistration,animprovedmethodbasedonscaleinvariantfeaturestransform(SIFT)isproposed.First,thescaleinvariantfeaturesofimagesareextracted,andamulti!scaleHarriscornerdetectionoperatorisaddedintheprocess,w
5、hichincreasestherepeatabilityofmatchingpointpairs.Then,afterdeletingthefalsematchingpointsbyclusteringandnormalizedmutualinformation(NMI)fortherotationangle,scaleandpositionofthecandidatematchingpointpairs,thecorrectmatchingpointsarefound.Finally,throughtheresolut
6、ionequationsformedbycorrectmatchingpoints,theimageregistrationcanbefinished.Experimentalresultsshowthatthemethodcandealwithsimilaritytransforminimageregistration.Keywords:Scaleinvariantfeaturestransform;Imageregistration;Multi!scaleHarriscornerdetection;Normalized
7、mutualinformation0引言相同传感器的两幅图像之间的匹配,比如景象匹配[1]末制导时,必须要对实时图和参考图进行景象匹配。图像配准是把同一场景的两幅或者多幅图像在(2)图像部分内容相同,相同传感器的两幅或多幅图空间上进行对准。它在众多图像分析领域应用广泛,像之间的配准,比如图像的无缝镶嵌,由多幅单个图如医学、遥感图像分析、图像融合、图像检索、目标识[2]像匹配,镶嵌成全景图像。(3)不同传感器的两幅图别等。图像配准一般可以分为3种:(1)不同分辨率,像之间的配准,比如可见光图像与雷达图像(SAR)、收稿日期:
8、2007-04-10;修订日期:2007-05-06基金项目:国家自然科学基金资助项目(60675023;60602012)作者简介:刘小军(1978-),男,陕西扶风人,博士生,研究方向为图像配准及目标跟踪。Email:firstjamespi@gmail.com导师简介:杨杰(1964-),男,河北
