基于点特征算子的红外图像实时拼接系统

针对画幅式扫描成像方式获取的红外图像,传统的图像拼接技术无法有效地完成红外图像的实时拼接。结合基于图像点特征算子的实时拼接技术,对前沿的点特征提取及描述算子进行了模糊、噪声、像移、旋转下的性能研究,结果表明ORB特征提取算子及BRISK特征描述算子的性能最符合画幅式红外拼接系统的需要。最后在CPU+GPGPU平台上实现了以ORB+BRISK算子为特征算子的红外图像实时拼接系统,并利用热红外遥感图像进行了拼接的性能验证。

一种局部二值模式图像特征点匹配算法

针对图像匹配问题进行了研究,提出了一种改进BRIEF算法的特征点匹配算法。该算法利用随机点与特征点之间的差分大小和差分幅值关系来生成特征点描述算子。针对BRIEF对噪声敏感问题,因为小的像素幅值差分更易受到噪声影响,为了抑制噪声,通过设置小像素差分阈值,差分在阈值内的设置为不确定位,然后通过其邻域均值来决定不确定位的值。特征点匹配使用描述算子之间的汉明距离进行比较来完成。实验将BRIEF和ORB算法进行了比较,证明该算子具有更高的判别性,计算简单且具有很好的噪声抑制性能,运行速度快,匹配准确率更高。