基于灰度冗余和SURF算法的电气设备红外和可见光图像配准

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为了对电力设备故障进行更为有效和直观的诊断,提出了一种基于灰度冗余和SURF算法的红外和可见光图像的配准方法。该算法对红外图像和可见光图像进行基于灰度冗余的处理,利用SURF方法分别找到两幅图像的特征点并求出其描述子,通过RANSAC(随机采样一致性)对这些特征点进行精确配对,通过最小二乘法求得仿射变换参数并实现两幅图像的配准。实验表明,该方法与其他配准方法相比,具有速度快,鲁棒性高等优点,具有较高的实用价值。
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