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基于SIFT/ORB几何约束的红外与可见光图像特征点匹配

奚绍礼 李巍 谢俊峰 莫凡

奚绍礼, 李巍, 谢俊峰, 莫凡. 基于SIFT/ORB几何约束的红外与可见光图像特征点匹配[J]. 红外技术, 2020, 42(2): 168-175.
引用本文: 奚绍礼, 李巍, 谢俊峰, 莫凡. 基于SIFT/ORB几何约束的红外与可见光图像特征点匹配[J]. 红外技术, 2020, 42(2): 168-175.
XI Shaoli, LI Wei, XIE Junfeng, MO Fan. Feature Point Matching Between Infrared Image and Visible Light Image Based on SIFT and ORB Operators[J]. Infrared Technology , 2020, 42(2): 168-175.
Citation: XI Shaoli, LI Wei, XIE Junfeng, MO Fan. Feature Point Matching Between Infrared Image and Visible Light Image Based on SIFT and ORB Operators[J]. Infrared Technology , 2020, 42(2): 168-175.

基于SIFT/ORB几何约束的红外与可见光图像特征点匹配

基金项目: “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)
详细信息
  • 中图分类号: TP391

Feature Point Matching Between Infrared Image and Visible Light Image Based on SIFT and ORB Operators

  • 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.
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