利用多边形顶点实现红外 - 可见光视频的自动图像配准
计算机视觉与模式识别
2014-03-18 v1
摘要
本文提出了一种自动方法，用于对多目标的可见光与红外视频序列对进行图像配准。在多模态图像分析（如图像融合系统）中，彩色传感器与红外传感器彼此靠近放置并同时捕获同一场景，但由于视场、图像采集信息、工作原理及其他相机规格的不同，默认情况下视频并未正确对齐。由于场景通常是非平面的，需要通过提取相关的公共信息来持续执行对齐。在本文中，我们用多边形近似目标的形状，并使用仿射变换来对齐两个视频序列。背景减除后，利用 DCE（离散曲线演化）技术检测前景斑点轮廓上的关键点。这些关键点由所得多边形上每一点的局部形状进行描述。关键点基于多边形顶点的凸性及其间的欧几里得距离进行匹配。仅保留每一帧中每个局部形状多边形的良好匹配点。为了获得最大化红外与可见光前景像素重叠的全局仿射变换，将每个局部形状多边形的匹配关键点在时间缓冲区中暂存若干帧。利用时间缓冲区在每一帧评估矩阵，并基于重叠率准则选择最佳矩阵。实验结果表明，该方法能提供高精度的配准图像，且性能优于先前的相关方法。
引用
@article{arxiv.1403.4232,
title = {Automatic Image Registration in Infrared-Visible Videos using Polygon Vertices},
author = {Tanushri Chakravorty and Guillaume-Alexandre Bilodeau and Eric Granger},
journal= {arXiv preprint arXiv:1403.4232},
year = {2014}
}