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纹理公因子实现异源图像配准方法
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2020-11-11
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异源图像的成像机理不同，导致同一场景的异源图像之间存在着较大的形变或者光照等差异，异源图像配准很难直接运用尺度不变特征变换算法（ＳＩＦＴ）和快速鲁棒特征算法（ＳＵＲＦ）等方法。为此，针对异源图像提出一种基于纹理公因子的配准方法。根据傅里叶变换将异源图像变换到频率域并用Ｇａｂｏｒ模版进行滤波处理，在空间域中利用Ｓｏｂｅｌ算子对异源图像进行纹理公因子提取，采用自定义规则选择匹配点，通过随机抽样一致性算法对匹配点对进行提纯，根据提纯后的匹配点对求解单应变换参数，经过坐标变换及插值分析实现异源图像配准。实验结果表明，与ＳＩＦＴ和ＳＵＲＦ等算法相比，该方法的匹配准确率较高，鲁棒性和异源图像配准效果较好。
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