文献类型：期刊文章

作　　者：张皓[1] 李娜[1] 王陆[2]

ZHANG Hao;LI Na;WANG Lu(College of Computer Science and Technology,Henan Institute of Technology,Xinxiang 453000,China;School of Electronic Engineering,Beijing University of Posts and Telecommunications,Beijing 100876,China)

机构地区：[1]河南工学院计算机科学与技术学院,河南新乡453000 [2]北京邮电大学电子工程学院,北京100876

出　　处：《红外技术》

基　　金：国家自然科学基金项目(61802116);河南省高等学校重点科研项目(19A520019)。

年　　份：2020

卷　　号：42

期　　号：5

起止页码：420-425

语　　种：中文

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

摘　　要：针对异源图像提出一种基于多尺度密集结构特征的快速匹配算法。算法首先利用Gabor滤波器逐像素提取图像中的结构响应,再根据主方向响应对多尺度结构特征融合,然后使用快速傅里叶变换在频域计算各特征分量图像之间的卷积,最后将卷积生成的系数矩阵求和计算出图像之间的相似性并选择相似性最大位置作为匹配结果输出。本文算法能有效适应异源图像间的非线性灰度变化和噪声干扰问题。测试使用可见光、红外、雷达图像组成的异源图像数据集对本文算法和现有算法进行测试比较,结果表明:本文算法的平均误匹配率最低,并且计算速度有明显优势。

关 键 词：异源图像匹配  卷积定理  快速傅里叶变换 密集特征  GABOR滤波器

分 类 号：TP391]