[发明专利]一种基于多尺度分割和SIFT的可见光与红外图像配准的方法

权利要求书

1.一种基于多尺度分割和SIFT的可见光与红外图像配准的方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：确定可见光源图像和红外源图像，分别对所述的可见光源图像和红外源图像进行预处理，所述的预处理包括对所述的可见光源图像采取高斯滤波的方法进行处理和对所述的红外源图像进行线性增强处理；

步骤2：设定初始参数值，所述的初始参数值包括尺度因子、紧凑度因子和形状因子，对所述的预处理后的可见光图像和红外图像分别进行多尺度图像分割；

步骤3：对所述的多尺度分割后的可见光图像和红外图像采用SIFT方法找出同名点，选择多项式纠正模型计算变换参数对所述的可见光源图像和红外源图像进行配准；

步骤4：判断：

若所述的可见光图像和红外图像不存在同名点，则返回执行所述的步骤2，对所述的参数值进行调整后，对所述的预处理后的可见光图像和红外图像分别进行多尺度图像分割；

若所述的可见光图像和红外图像存在同名点，则执行步骤5；

步骤5：判断：

若所述的可见光图像和红外图像未配准或者配准的精度没有满足设定的阈值要求，则返回执行所述的步骤2，对所述的参数值进行调整后，对所述的预处理后的可见光图像和红外图像分别进行多尺度图像分割；

若所述的可见光图像和红外图像配准的精度满足设定的阈值要求，则停止迭代，输出配准结果。

2.根据权利要求1所述的基于多尺度分割和SIFT的可见光与红外图像配准的方法，其特征在于：所述的多尺度图像分割方法为基于凸面模型的多尺度图像分割方法。

3.根据权利要求1或2所述的基于多尺度分割和SIFT的可见光与红外图像配准的方法，其特征在于：所述的可见光图像进行多尺度图像分割的初始参数值分别为：尺度因子60、紧凑度因子和形状因子为0.5；红外图像进行多尺度图像分割的初始参数值分别为：尺度因子90、紧凑度因子和形状因子为0.5。

4.根据权利要求1所述的基于多尺度分割和SIFT的可见光与红外图像配准的方法，其特征在于：若所述的同名点≥3个，则采用多项式纠正的方法对所述的可见光图像与红外图像进行纠正配准。

5.根据权利要求1所述的基于多尺度分割和SIFT的可见光与红外图像配准的方法，其特征在于：所述的多尺度图像分割方法的参数值进行调整，其参数调整规则为首先保持所述的可见光图像多尺度图像分割参数尺度因子的初始参数值V₁不变，所述的红外图像多尺度图像分割参数尺度因子的初始参数值V₂以10为步长增加，而后所述的可见光图像多尺度图像分割参数尺度因子以10为步长增加，重复上述步骤对所述的可见光图像和红外图像进行多尺度分割，至V₁迭代3次此时可见光图像多尺度分割参数尺度因子为90，V₂迭代9次此时红外图像多尺度分割参数尺度因子为180时，所述的可见光图像和红外图像配准的精度满足设定的阈值要求。

6.根据权利要求5所述的基于多尺度分割和SIFT的可见光与红外图像配准的方法，其特征在于：所述的红外图像多尺度图像分割参数尺度因子的初始参数值V₂=1.5 V₁。

7.根据权利要求5所述的基于多尺度分割和SIFT的可见光与红外图像配准的方法，其特征在于：所述的设定的阈值为一个像素。