基于特征点和泊松融合的红外序列图像拼接

李亮; 顾国华; 钱惟贤; 陈钱; 任建乐

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基于特征点和泊松融合的红外序列图像拼接

李亮, 顾国华, 钱惟贤, 陈钱, 任建乐

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李亮, 顾国华, 钱惟贤, 陈钱, 任建乐. 基于特征点和泊松融合的红外序列图像拼接[J]. 红外与激光工程, 2013, 42(9): 2584-2588.

引用本文:

李亮, 顾国华, 钱惟贤, 陈钱, 任建乐. 基于特征点和泊松融合的红外序列图像拼接[J]. 红外与激光工程, 2013, 42(9): 2584-2588.

Li Liang, Gu Guohua, Qian Weixian, Chen Qian, Ren Jianle. Infrared image sequence mosaic based on feature points and Poisson fusion[J]. Infrared and Laser Engineering, 2013, 42(9): 2584-2588.

Citation:

Li Liang, Gu Guohua, Qian Weixian, Chen Qian, Ren Jianle. Infrared image sequence mosaic based on feature points and Poisson fusion[J]. Infrared and Laser Engineering, 2013, 42(9): 2584-2588.

基于特征点和泊松融合的红外序列图像拼接

1.
江苏省光谱成像与智能感知重点实验室,南京理工大学,江苏南京 210094

基金项目:

国家自然科学基金（61101199）;江苏省自然科学基金（BK2011699）

详细信息

作者简介:
李亮（1987-），男，硕士生，主要从事红外图像处理和目标探测等方面的研究。Email：liliang0282@163.com；顾国华（1966-），男，教授，博士生导师，博士，主要从事光电探测与图像处理、红外物理与红外工程等方面的研究。Email：gghnust@163.com

李亮（1987-），男，硕士生，主要从事红外图像处理和目标探测等方面的研究。Email：liliang0282@163.com；顾国华（1966-），男，教授，博士生导师，博士，主要从事光电探测与图像处理、红外物理与红外工程等方面的研究。Email：gghnust@163.com

中图分类号: TP751

Infrared image sequence mosaic based on feature points and Poisson fusion

1.
Nanjing University of Science and Technology,Jiangsu Key Laboratory of Spectral Imaging & Intelligent Sense,Nanjing 210094,China

摘要: 提出了一种基于特征点和重叠过渡泊松融合的红外序列图像无缝拼接方法。该方法首先采用简化的SIFT特征提取方法获得图像特征点，然后利用双向互匹配的方法提高特征点的匹配精确度，再通过引入随机抽样一致性（RANSAC）算法剔除误匹配点对并求出图像间的变换矩阵，最后将改进的重叠过渡的泊松融合完成图像间的无缝拼接。该算法具有很好的鲁棒性，允许图像有旋转变换和缩放变换，且不受图像噪声影响。实验结果表明：该方法简单有效，可以在保持图像清晰度的前提下，明显消除拼接缝隙，提高拼接图像的质量。
- 图像拼接 /
- SIFT特征 /
- 双向互匹配 /
- 泊松融合
Abstract: A seamless IR image sequence mosaic method based on feature points and principle of overlap transition Poisson image fusion was proposed. Firstly, a simplified SIFT was used to extract invariant feature points from images. In order to improve the accuracy of matching, bidirectional and complementary matching method was used. Then, random sample consensus(RANSAC) was used to perform reliable matching parameters of the transformation between images which were obtained from the matched feature points. Finally, Poisson image fusion was used to accomplish seamless image mosaic. The feature points were invariant to affine transformation, noise contamination, leading to robustness of the method. Experimental results show that the image mosaic method is simple and effective, and eliminate the mosaic seams while keeping good image definition.
- image mosaic /
- SIFT feature /
- bidirectional and complementary matching /
- Poisson fusion

[1]
[2]	Liu Xiaojun, Yang Jie, Sun Jianwei, et al. Image registration approach based on SIFT[J]. Infrared and Laser Engineering, 2008, 37(1): 156-160. (in Chinese)
[3]
[4]	Li Han, Niu Jizhen, Guo He. Automatic seamless image mosaic method based on feature points[J]. Computer Engineering and Design, 2007, 28(9): 2083-2085. (in Chinese)
[5]
[6]	Zhao Hui, Chen Hui, Yu Hong. An improved fully-automatic image mosaic algorithm[J]. Journal of Image and Graphics,2007, 12(2): 336-342. (in Chinese)
[7]	Mangasarian O L, Musicant D R. Lagrangian support vector machines[J]. Journal of Machine Learning Research, 2001, 1(3): 161-177.
[8]
[9]
[10]	Lowe DG-distinctive image features from scale-invariant keypoints[J]. International Journal of Computer Vision, 2004, 60(2): 91-110.
[11]	Perez P, Gangnet M, Blake A. Poisson image editing[J]. ACM Transactions on Graphics, 2003, 22(3): 313-318.
[12]
[13]	Ma Donghui, Xue Qun, Chai Qi, et al. Infrared and visible images fusion method based on image information[J]. Infrared and Laser Engineering, 2011, 40(6): 1170-1171. (in Chinese)

[1]	王鹏翔, 张兆基, 杨怀. 结合多特征融合和极限学习机的红外图像目标分类方法 . 红外与激光工程, 2022, 51(6): 20210597-1-20210597-6. doi: 10.3788/IRLA20210597
[2]	胡春光, 李恩赐, 翟聪, 高晓晴, 陈雨露, 郭梦迪. 大视场微球透镜超分辨显微成像技术的研究进展 . 红外与激光工程, 2022, 51(6): 20210438-1-20210438-14. doi: 10.3788/IRLA20210438
[3]	高琰, 肖小月, 李小虎, 朱洪, 唐琎, 郭璠. 非一致重叠率大批量航拍远红外图像拼接方法研究 . 红外与激光工程, 2022, 51(7): 20210611-1-20210611-12. doi: 10.3788/IRLA20210611
[4]	岳广, 孙文邦, 张星铭, 李铜哨. 航空面阵图像拼接的累积误差消除方法 . 红外与激光工程, 2021, 50(9): 20200529-1-20200529-9. doi: 10.3788/IRLA20200529
[5]	程全, 樊宇, 刘玉春, 王志良. 多特征融合的车辆识别技术 . 红外与激光工程, 2018, 47(7): 726003-0726003(6). doi: 10.3788/IRLA201847.0726003
[6]	黄卓, 陈凤东, 刘国栋, 魏富鹏, 彭志涛, 唐军, 刘楠. 连接向量特征匹配的暗场图像配准方法 . 红外与激光工程, 2018, 47(11): 1126005-1126005(6). doi: 10.3788/IRLA201847.1126005
[7]	史亚莉, 陶显, 周信达, 张家斌, 丁磊, 张正涛. 光学元件激光损伤在线检测装置 . 红外与激光工程, 2018, 47(4): 417003-0417003(7). doi: 10.3788/IRLA201847.0417003
[8]	桂辉, 徐晓婷, 李博. 安防监控中图像拼接的配光问题研究 . 红外与激光工程, 2018, 47(8): 826003-0826003(8). doi: 10.3788/IRLA201847.0826003
[9]	蔡怀宇, 武晓宇, 卓励然, 黄战华, 王星宇. 结合边缘检测的快速SIFT图像拼接方法 . 红外与激光工程, 2018, 47(11): 1126003-1126003(7). doi: 10.3788/IRLA201847.1126003
[10]	卢丙辉, 陈凤东, 刘炳国, 刘国栋, 戚子文. 基于映射图像匹配的子孔径拼接技术 . 红外与激光工程, 2016, 45(8): 824005-0824005(6). doi: 10.3788/IRLA201645.0824005
[11]	王雨曦, 亓洪兴, 马彦鹏, 葛明锋. 画幅扫描红外成像实时拼接中的光束法平差 . 红外与激光工程, 2016, 45(1): 104002-0104002(6). doi: 10.3788/IRLA201645.0104002
[12]	张仲瑜, 焦淑红. 多特征融合的红外舰船目标检测方法 . 红外与激光工程, 2015, 44(S1): 29-34.
[13]	李实秋, 雷建军, 周志远, 张海龙, 范晓红. 基于SIFT 匹配的多视点立体图像零视差调整 . 红外与激光工程, 2015, 44(2): 764-768.
[14]	赵爱罡, 王宏力, 杨小冈, 陆敬辉, 何星. 融合几何特征的压缩感知SIFT描述子 . 红外与激光工程, 2015, 44(3): 1085-1091.
[15]	童涛, 杨桄, 孟强强, 孙嘉成, 叶怡, 陈晓榕. 基于边缘特征的多传感器图像融合算法 . 红外与激光工程, 2014, 43(1): 311-317.
[16]	王国刚, 史洪岩, 汪滢, 袁德成. 仿射不变子空间特征及其在图像匹配中的应用 . 红外与激光工程, 2014, 43(2): 659-664.
[17]	杨磊, 曹剑中, 唐利孬, 高博, 王华, 郭惠楠. 全景图像自动拼接算法的优化设计 . 红外与激光工程, 2014, 43(3): 985-990.
[18]	谢易辰, 陈健, 闫镔, 童莉, 曾磊, 崔明明. 三维特征点距离特征集合求交匹配算法 . 红外与激光工程, 2014, 43(8): 2728-2732.
[19]	张佳栋, 李娜, 赵慧洁, 李旭东, 徐秋. 采用SIFT特征的高光谱数据自动几何精校正 . 红外与激光工程, 2013, 42(9): 2414-2420.
[20]	杨新锋, 滕书华, 夏东. 基于空间变换迭代的SIFT特征图像匹配算法 . 红外与激光工程, 2013, 42(12): 3496-3501.

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基于特征点和泊松融合的红外序列图像拼接

1. 江苏省光谱成像与智能感知重点实验室,南京理工大学,江苏南京 210094

作者简介:
李亮（1987-），男，硕士生，主要从事红外图像处理和目标探测等方面的研究。Email：liliang0282@163.com；顾国华（1966-），男，教授，博士生导师，博士，主要从事光电探测与图像处理、红外物理与红外工程等方面的研究。Email：gghnust@163.com

李亮（1987-），男，硕士生，主要从事红外图像处理和目标探测等方面的研究。Email：liliang0282@163.com；顾国华（1966-），男，教授，博士生导师，博士，主要从事光电探测与图像处理、红外物理与红外工程等方面的研究。Email：gghnust@163.com

收稿日期: 2013-01-05
修回日期: 2013-02-15
刊出日期: 2013-09-25

基金项目:

国家自然科学基金（61101199）;江苏省自然科学基金（BK2011699）

中图分类号: TP751

关键词:

摘要: 提出了一种基于特征点和重叠过渡泊松融合的红外序列图像无缝拼接方法。该方法首先采用简化的SIFT特征提取方法获得图像特征点，然后利用双向互匹配的方法提高特征点的匹配精确度，再通过引入随机抽样一致性（RANSAC）算法剔除误匹配点对并求出图像间的变换矩阵，最后将改进的重叠过渡的泊松融合完成图像间的无缝拼接。该算法具有很好的鲁棒性，允许图像有旋转变换和缩放变换，且不受图像噪声影响。实验结果表明：该方法简单有效，可以在保持图像清晰度的前提下，明显消除拼接缝隙，提高拼接图像的质量。