简介：在模糊和含噪声的红外图像配准中,利用角点检测实现特征点的选择,在提高角点提取效率的同时又保证了角点提取的精度。根据互相关的双向匹配实现对应特征点的自动匹配,然后由对应的特征点对估计出仿射变换的参数。实测的数据和计算结果表明,这种方法对于双波段红外图像的配准是有效的,而且有利于后续的图像融合。

简介：介绍了一种基于边缘特征的图像配准方法。首先利用Canny算子提取图像的边缘；然后以AM测度作为配准准则，在优化AM峰值和配准参数的时候，先用遗传算法将配准参数收敛到最优值附近，再使用Powell法进行局部搜索；最后对待配准图像进行刚体变换及双线性插值，从而实现图像配准。实验结果表明，此优化方法不仅提高了计算速度，而且提高了配准精度，配准结果达到了亚像素级水平。

简介：提出了一种红外与可见光的配准和融合方法，该方法利用SIFT算法提取图像特征，并使用透视变换表示图像的变换关系，最后在HSI空间，对图像进行了加权融合。实验表明，该方法快速稳定、鲁棒性高。

简介：动目标多观测点图像去模糊及三维重建是三维视觉检测与测量技术应用中的难题,而特征检测对去模糊及三维重建的结果影响较大。针对这个问题,提出了一种基于多观测点图像SURF特征配准及去模糊的三维重建方法。首先对图像进行SURF特征点检测并对这些特征点进行配准,根据配准的特征点求解Kruppa方程得到各视点图像的相机内外参数矩阵,进而求取图像的点扩散函数即模糊核并对图像进行去模糊处理。其次,提取图像中的SURF特征点并进行配准,求取任意两幅图像的仿射变换矩阵,获取多观测图像的像素点投影。最后根据SURF特征的配准及多观测的投影结果,对去模糊后的图像进行立体匹配,从而完成多观测图像的三维重建。实验结果表明提出的方法对多观测点图像去模糊及三维重建具有良好的效果。