基于改进SIFT与互信息的异源图像匹配

刘炳国+陈力+刘国栋

摘要：针对同一目标的红外与可见光所形成的异源图像对，提出了一种基于改进SIFT与互信息的算法，寻找两幅图像中的相关点，从而实现两幅图像的匹配。为了改善SIFT算子的匹配效果，本文提出的改进方法，成功地增加了正确匹配点数；同时使用局部互信息量作为判断标准，可以在正确匹配点数即使占劣势的情况下，依然能排除错误的匹配点，扩展了匹配算法的适用性。结果和实际测试表明，两种算法结合能显著改善匹配效果。

关键词：异源图像匹配；改进SIFT；互信息

中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1673-5048（2014）05-0015-04

0 引言

自1992年的海湾战争起，图像匹配技术被广泛用于导航定位、运动分析、目标识别、机器立体视觉之中。它是指从两幅图像中提取出对应关系，这两幅图像可以取自不同时间、光照、位置、以及不同的传感器。这项技术被应用于导弹制导中，使导弹有了眼睛，大大地增加了打击的精确度。

导弹的成像末制导主要有红外成像制导、可见光图像制导等形式。随着科技的发展红外成像技术日益成熟，在飞行器上，红外传感器相对于可见光传感器来说，有以下优点：一是由于红外成像的基本特性，相当于给飞行器装上了夜视镜，极大地提高了飞行器的夜视能力。二是使飞行器具备更高的机动性和灵活性[1]。由于这两大优势，使得红外景象匹配制导方式在近十余年来飞速发展。现在，一般来说导引头采集目标的实时图像为红外图像，与存储的基准导航图像进行比对，基准导航图像可能为可见光图像，这是一个异源图像匹配的问题。异源图像匹配是图像匹配领域的一个难题，目前在国内外还没有一个比较完善的方法，本文就针对可见光图像与红外图像之间的匹配进行研究。

异源图像之间的匹配采用的方法有基于灰度、基于变换域、以及基于边缘等算法，考虑目前基于SIFT特征匹配的方法在图像匹配领域中得到了广泛应用，取得较好的匹配效果，本文在异源图像匹配领域尝试使用改进的SIFT算子做匹配，再根据两幅图中SIFT特征点邻域的相关信息作为匹配的标准，排除误匹配点。

摘要：针对同一目标的红外与可见光所形成的异源图像对，提出了一种基于改进SIFT与互信息的算法，寻找两幅图像中的相关点，从而实现两幅图像的匹配。为了改善SIFT算子的匹配效果，本文提出的改进方法，成功地增加了正确匹配点数；同时使用局部互信息量作为判断标准，可以在正确匹配点数即使占劣势的情况下，依然能排除错误的匹配点，扩展了匹配算法的适用性。结果和实际测试表明，两种算法结合能显著改善匹配效果。

关键词：异源图像匹配；改进SIFT；互信息

中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1673-5048（2014）05-0015-04

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自1992年的海湾战争起，图像匹配技术被广泛用于导航定位、运动分析、目标识别、机器立体视觉之中。它是指从两幅图像中提取出对应关系，这两幅图像可以取自不同时间、光照、位置、以及不同的传感器。这项技术被应用于导弹制导中，使导弹有了眼睛，大大地增加了打击的精确度。

导弹的成像末制导主要有红外成像制导、可见光图像制导等形式。随着科技的发展红外成像技术日益成熟，在飞行器上，红外传感器相对于可见光传感器来说，有以下优点：一是由于红外成像的基本特性，相当于给飞行器装上了夜视镜，极大地提高了飞行器的夜视能力。二是使飞行器具备更高的机动性和灵活性[1]。由于这两大优势，使得红外景象匹配制导方式在近十余年来飞速发展。现在，一般来说导引头采集目标的实时图像为红外图像，与存储的基准导航图像进行比对，基准导航图像可能为可见光图像，这是一个异源图像匹配的问题。异源图像匹配是图像匹配领域的一个难题，目前在国内外还没有一个比较完善的方法，本文就针对可见光图像与红外图像之间的匹配进行研究。

异源图像之间的匹配采用的方法有基于灰度、基于变换域、以及基于边缘等算法，考虑目前基于SIFT特征匹配的方法在图像匹配领域中得到了广泛应用，取得较好的匹配效果，本文在异源图像匹配领域尝试使用改进的SIFT算子做匹配，再根据两幅图中SIFT特征点邻域的相关信息作为匹配的标准，排除误匹配点。

摘要：针对同一目标的红外与可见光所形成的异源图像对，提出了一种基于改进SIFT与互信息的算法，寻找两幅图像中的相关点，从而实现两幅图像的匹配。为了改善SIFT算子的匹配效果，本文提出的改进方法，成功地增加了正确匹配点数；同时使用局部互信息量作为判断标准，可以在正确匹配点数即使占劣势的情况下，依然能排除错误的匹配点，扩展了匹配算法的适用性。结果和实际测试表明，两种算法结合能显著改善匹配效果。

关键词：异源图像匹配；改进SIFT；互信息

中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1673-5048（2014）05-0015-04

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自1992年的海湾战争起，图像匹配技术被广泛用于导航定位、运动分析、目标识别、机器立体视觉之中。它是指从两幅图像中提取出对应关系，这两幅图像可以取自不同时间、光照、位置、以及不同的传感器。这项技术被应用于导弹制导中，使导弹有了眼睛，大大地增加了打击的精确度。

导弹的成像末制导主要有红外成像制导、可见光图像制导等形式。随着科技的发展红外成像技术日益成熟，在飞行器上，红外传感器相对于可见光传感器来说，有以下优点：一是由于红外成像的基本特性，相当于给飞行器装上了夜视镜，极大地提高了飞行器的夜视能力。二是使飞行器具备更高的机动性和灵活性[1]。由于这两大优势，使得红外景象匹配制导方式在近十余年来飞速发展。现在，一般来说导引头采集目标的实时图像为红外图像，与存储的基准导航图像进行比对，基准导航图像可能为可见光图像，这是一个异源图像匹配的问题。异源图像匹配是图像匹配领域的一个难题，目前在国内外还没有一个比较完善的方法，本文就针对可见光图像与红外图像之间的匹配进行研究。

异源图像之间的匹配采用的方法有基于灰度、基于变换域、以及基于边缘等算法，考虑目前基于SIFT特征匹配的方法在图像匹配领域中得到了广泛应用，取得较好的匹配效果，本文在异源图像匹配领域尝试使用改进的SIFT算子做匹配，再根据两幅图中SIFT特征点邻域的相关信息作为匹配的标准，排除误匹配点。