Journal of Systems Engineering and Electronics ›› 2011, Vol. 33 ›› Issue (11): 2540-2545.doi: 10.3969/j.issn.1001-506X.2011.11.37
朱英宏1,2, 李俊山1, 汤雨1
ZHU Ying-hong1,2, LI Jun-shan1, TANG Yu1
摘要:
针对红外与可见光图像中特征点匹配的难题,提出了一种基于曲率尺度空间(curvature scale space,CSS)角点提取的特征点匹配算法。首先采用基于曲率尺度空间的角点检测算法进行特征点提取;其次利用三维二次函数剔除低对比度的特征点;然后以特征点所在曲线的法线作为主方向,避免了图像的旋转代价;再通过计算构建特征点邻域的梯度方向在[0,π)范围的分布直方图,计算其统计特征并构造一个64维的特征点描述符,并进行归一化;最后采用最近邻算法实现直线匹配。实验结果表明,该算法能够有效地实现对红外与可见光图像特征点的精确匹配。
中图分类号: