分时型长波红外偏振成像系统图像配准研究

针对分时型长波红外偏振成像系统在图像采集过程中,由于在不同偏振方向获得的原始图像存在平移或者旋转的问题,使用自行搭建的分时型长波红外偏振成像系统拍摄的2组不同复杂程度场景图像作为实验对象,利用3种经典的特征检测算法(Harris角点、尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform,SIFT)和KAZE)和2种匹配器(Brute Force和Flann)进行图像配准实验。结果表明:KAZE算法检测出的特征点数比Harris和SIFT算法少,但与Brute Force匹配器搭配时的配准正确率分别为79.58%和59.53%,远大于Harris和SIFT算法的配准正确率;KAZE与Brute Force组合作为偏振成像系统的图像配准算法时,配准后的图像中物体的几何形状和边缘轮廓更加清晰,很好地减少了像素偏差带来的影响。