基于改進SIFT與互信息的異源圖像匹配

劉炳國+陳力+劉國棟

摘要：針對同一目標的紅外與可見光所形成的異源圖像對，提出了一種基于改進SIFT與互信息的算法，尋找兩幅圖像中的相關點，從而實現兩幅圖像的匹配。為了改善SIFT算子的匹配效果，本文提出的改進方法，成功地增加了正確匹配點數；同時使用局部互信息量作為判斷標準，可以在正確匹配點數即使占劣勢的情況下，依然能排除錯誤的匹配點，擴展了匹配算法的適用性。結果和實際測試表明，兩種算法結合能顯著改善匹配效果。

關鍵詞：異源圖像匹配；改進SIFT；互信息

中圖分類號：TP391.41 文獻標識碼：A 文章編號：1673-5048（2014）05-0015-04

0 引言

自1992年的海灣戰爭起，圖像匹配技術被廣泛用于導航定位、運動分析、目標識別、機器立體視覺之中。它是指從兩幅圖像中提取出對應關系，這兩幅圖像可以取自不同時間、光照、位置、以及不同的傳感器。這項技術被應用于導彈制導中，使導彈有了眼睛，大大地增加了打擊的精確度。

導彈的成像末制導主要有紅外成像制導、可見光圖像制導等形式。隨著科技的發展紅外成像技術日益成熟，在飛行器上，紅外傳感器相對于可見光傳感器來說，有以下優點：一是由于紅外成像的基本特性，相當于給飛行器裝上了夜視鏡，極大地提高了飛行器的夜視能力。二是使飛行器具備更高的機動性和靈活性[1]。由于這兩大優勢，使得紅外景象匹配制導方式在近十余年來飛速發展?，F在，一般來說導引頭采集目標的實時圖像為紅外圖像，與存儲的基準導航圖像進行比對，基準導航圖像可能為可見光圖像，這是一個異源圖像匹配的問題。異源圖像匹配是圖像匹配領域的一個難題，目前在國內外還沒有一個比較完善的方法，本文就針對可見光圖像與紅外圖像之間的匹配進行研究。

異源圖像之間的匹配采用的方法有基于灰度、基于變換域、以及基于邊緣等算法，考慮目前基于SIFT特征匹配的方法在圖像匹配領域中得到了廣泛應用，取得較好的匹配效果，本文在異源圖像匹配領域嘗試使用改進的SIFT算子做匹配，再根據兩幅圖中SIFT特征點鄰域的相關信息作為匹配的標準，排除誤匹配點。

摘要：針對同一目標的紅外與可見光所形成的異源圖像對，提出了一種基于改進SIFT與互信息的算法，尋找兩幅圖像中的相關點，從而實現兩幅圖像的匹配。為了改善SIFT算子的匹配效果，本文提出的改進方法，成功地增加了正確匹配點數；同時使用局部互信息量作為判斷標準，可以在正確匹配點數即使占劣勢的情況下，依然能排除錯誤的匹配點，擴展了匹配算法的適用性。結果和實際測試表明，兩種算法結合能顯著改善匹配效果。

關鍵詞：異源圖像匹配；改進SIFT；互信息

中圖分類號：TP391.41 文獻標識碼：A 文章編號：1673-5048（2014）05-0015-04

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自1992年的海灣戰爭起，圖像匹配技術被廣泛用于導航定位、運動分析、目標識別、機器立體視覺之中。它是指從兩幅圖像中提取出對應關系，這兩幅圖像可以取自不同時間、光照、位置、以及不同的傳感器。這項技術被應用于導彈制導中，使導彈有了眼睛，大大地增加了打擊的精確度。

導彈的成像末制導主要有紅外成像制導、可見光圖像制導等形式。隨著科技的發展紅外成像技術日益成熟，在飛行器上，紅外傳感器相對于可見光傳感器來說，有以下優點：一是由于紅外成像的基本特性，相當于給飛行器裝上了夜視鏡，極大地提高了飛行器的夜視能力。二是使飛行器具備更高的機動性和靈活性[1]。由于這兩大優勢，使得紅外景象匹配制導方式在近十余年來飛速發展?，F在，一般來說導引頭采集目標的實時圖像為紅外圖像，與存儲的基準導航圖像進行比對，基準導航圖像可能為可見光圖像，這是一個異源圖像匹配的問題。異源圖像匹配是圖像匹配領域的一個難題，目前在國內外還沒有一個比較完善的方法，本文就針對可見光圖像與紅外圖像之間的匹配進行研究。

異源圖像之間的匹配采用的方法有基于灰度、基于變換域、以及基于邊緣等算法，考慮目前基于SIFT特征匹配的方法在圖像匹配領域中得到了廣泛應用，取得較好的匹配效果，本文在異源圖像匹配領域嘗試使用改進的SIFT算子做匹配，再根據兩幅圖中SIFT特征點鄰域的相關信息作為匹配的標準，排除誤匹配點。

摘要：針對同一目標的紅外與可見光所形成的異源圖像對，提出了一種基于改進SIFT與互信息的算法，尋找兩幅圖像中的相關點，從而實現兩幅圖像的匹配。為了改善SIFT算子的匹配效果，本文提出的改進方法，成功地增加了正確匹配點數；同時使用局部互信息量作為判斷標準，可以在正確匹配點數即使占劣勢的情況下，依然能排除錯誤的匹配點，擴展了匹配算法的適用性。結果和實際測試表明，兩種算法結合能顯著改善匹配效果。

關鍵詞：異源圖像匹配；改進SIFT；互信息

中圖分類號：TP391.41 文獻標識碼：A 文章編號：1673-5048（2014）05-0015-04

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自1992年的海灣戰爭起，圖像匹配技術被廣泛用于導航定位、運動分析、目標識別、機器立體視覺之中。它是指從兩幅圖像中提取出對應關系，這兩幅圖像可以取自不同時間、光照、位置、以及不同的傳感器。這項技術被應用于導彈制導中，使導彈有了眼睛，大大地增加了打擊的精確度。

導彈的成像末制導主要有紅外成像制導、可見光圖像制導等形式。隨著科技的發展紅外成像技術日益成熟，在飛行器上，紅外傳感器相對于可見光傳感器來說，有以下優點：一是由于紅外成像的基本特性，相當于給飛行器裝上了夜視鏡，極大地提高了飛行器的夜視能力。二是使飛行器具備更高的機動性和靈活性[1]。由于這兩大優勢，使得紅外景象匹配制導方式在近十余年來飛速發展?，F在，一般來說導引頭采集目標的實時圖像為紅外圖像，與存儲的基準導航圖像進行比對，基準導航圖像可能為可見光圖像，這是一個異源圖像匹配的問題。異源圖像匹配是圖像匹配領域的一個難題，目前在國內外還沒有一個比較完善的方法，本文就針對可見光圖像與紅外圖像之間的匹配進行研究。

異源圖像之間的匹配采用的方法有基于灰度、基于變換域、以及基于邊緣等算法，考慮目前基于SIFT特征匹配的方法在圖像匹配領域中得到了廣泛應用，取得較好的匹配效果，本文在異源圖像匹配領域嘗試使用改進的SIFT算子做匹配，再根據兩幅圖中SIFT特征點鄰域的相關信息作為匹配的標準，排除誤匹配點。