文献类型：期刊文章

作　　者：奚绍礼[1,2] 李巍[1] 谢俊峰[2] 莫凡[2]

XI Shaoli;LI Wei;XIE Junfeng;MO Fan(School of Civil Engineering,Liaoning University of Science and Technology,Anshan 114000,China;Land Satellite Remote Sensing Application Center,Beijing 100048,China)

机构地区：[1]辽宁科技大学土木工程学院,辽宁鞍山114000 [2]自然资源部国土卫星遥感应用中心,北京100048

出　　处：《红外技术》

基　　金：“十三五”民用航天技术预先研究项目(D040106);国家自然科学基金(41571440,41771360)

年　　份：2020

卷　　号：42

期　　号：2

起止页码：168-175

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD2019_2020、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：红外图像与可见光图像记录着地物的不同属性信息,两者融合能够优势互补,弥补单一数据源信息的不足。然而由于两者成像原理不同,热红外传感器与可见光传感器对同一场景获取的图像灰度差异较大,二者图像误匹配多,融合难度大。本文在分析红外与可见光图像共有特征的基础上,提出了一种基于SIFT与ORB特征检测的匹配方法,利用SIFT算子与ORB算子同时进行特征点检测,先基于RANSAC对SIFT匹配得到的同名点进行筛选,同时结合最近邻比次近邻算法获取ORB匹配点,再利用SIFT匹配点对ORB匹配点进行距离和角度的几何约束进一步剔除误匹配,最终得到特征点分布均匀、可靠度更高的匹配结果,解决因灰度差异较大产生的匹配效果不佳的问题。利用4组红外与可见光图像进行实验,结果表明,本文算法特征点正确匹配数量相较于SIFT分别提高了约3.7倍、3.2倍、3.6倍、3倍,大幅地提高了红外与可见光图像的匹配数量,为两者间的匹配提供了一种有效的方法。

关 键 词：特征点匹配 SIFT ORB 红外图像 可见光图像

分 类 号：TP391]