【摘 要】
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特征匹配的准确率影响图像配准的精度,是基于特征配准方法的重点和难点之一。为了解决单向最近邻/次近邻法所导致特征点一对多的误匹配问题,提出了一种红外和可见光图像的特
【基金项目】
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山西省自然科学基金项目(2013011017-4);教育部高等学校博士学科点专项科研基金博导类资助项目(20121420110004)
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特征匹配的准确率影响图像配准的精度,是基于特征配准方法的重点和难点之一。为了解决单向最近邻/次近邻法所导致特征点一对多的误匹配问题,提出了一种红外和可见光图像的特征双向匹配方法。首先,对红外图像进行反相和直方图均衡化处理,增强两类图像的相似性,提取数量更多重复率高的共有特征;其次,对提取的SURF（Speed-up Robust Feature）特征进行双向最近邻/次近邻粗匹配,确保特征匹配的一致性,降低误匹配率,并利用RANSAC（Random Sample Consensus）算法对特征点进行二次匹配
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