一种异源图像多级配准算法

针对异源图像间灰度差异大、存在平移和旋转时导致配准困难的问题,由于异源图像成像机理不同,存在差异。为提高配准精度,提出一种适应大角度旋转和平移的异源图像多级配准算法。将配准过程分为粗配准和精配准两步,首先在引入Freeman链码描述方法的基础上提出一种平移和旋转参数的估计方法,完成图像的粗配准;然后引入相位一致性对曲率角点进行描述,采用归一化互相关相似性度量准则完成图像的精配准。分别采用可见光与红外图像以及可见光与Sar图像进行仿真实验,经仿真证明算法对具有较多线性结构的异源图像配准精度高、实时性好、并且能适应较大角度旋转和平移。