基于交叉累计剩余熵的多光谱图像配准方法

李超; 陈钱; 钱惟贤

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基于交叉累计剩余熵的多光谱图像配准方法

李超, 陈钱, 钱惟贤

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李超, 陈钱, 钱惟贤. 基于交叉累计剩余熵的多光谱图像配准方法[J]. 红外与激光工程, 2013, 42(7): 1866-1870.

引用本文:

李超, 陈钱, 钱惟贤. 基于交叉累计剩余熵的多光谱图像配准方法[J]. 红外与激光工程, 2013, 42(7): 1866-1870.

Li Chao, Chen Qian, Qian Weixian. Registration algorithm of multispectral images based on cross cumulative residual entropy[J]. Infrared and Laser Engineering, 2013, 42(7): 1866-1870.

Citation:

Li Chao, Chen Qian, Qian Weixian. Registration algorithm of multispectral images based on cross cumulative residual entropy[J]. Infrared and Laser Engineering, 2013, 42(7): 1866-1870.

基于交叉累计剩余熵的多光谱图像配准方法

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

基金项目:

国防装备预先研究项目;“光谱成像技术与信息处理”教育部长江学者创新团队（IRT0733）;光谱成像与智能感知江苏省重点实验室，南京理工大学自主科研（2011XQTR01;2011YBXM74）

详细信息

作者简介:
李超（1984-），男，博士生，主要从事光电探测与图像处理方面的研究。Email：lc19840928@163.com；陈钱（1964-），男，教授，博士生导师，主要从事光电信息探测与实时图像处理方面的研究。Email：chenq@mail.njust.edu.cn

李超（1984-），男，博士生，主要从事光电探测与图像处理方面的研究。Email：lc19840928@163.com；陈钱（1964-），男，教授，博士生导师，主要从事光电信息探测与实时图像处理方面的研究。Email：chenq@mail.njust.edu.cn

中图分类号: TP751

Registration algorithm of multispectral images based on cross cumulative residual entropy

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

摘要: 针对传统互信息图像配准容易产生局部极值的问题，提出将双边滤波器和交叉累计剩余熵结合作为匹配算法，进行多光谱图像的配准。在这种配准算法中，首先针对多光谱图像特点，提出基于概率密度的双边滤波器边缘提取方法，其次采用交叉累计剩余熵代替互信息作为测度函数将参考图像与待匹配图像的边缘进行匹配。双边滤波器的特性是去噪保边，而累计剩余熵比香农熵更具一般性，且该函数可以有效地避免局部极值，去除噪声。实验证明，该方法鲁棒性好，配准效果明显。
- 多光谱配准 /
- 双边滤波器 /
- 概率密度函数 /
- 交叉累计剩余熵
Abstract: In order to solve the problem that classical mutual information images registration may lead to local extremum, a new matching algorithm combining the bilateral filter and cross accumulated residual entropy combination was proposed in multispectral image registration. In this algorithm, firstly, according to multispectral images characteristics, bilateral filter edge extraction algorithm was put forward based on the probability density. Secondly, cross cumulative residual entropy(CCRE) was used as the similarity measure to match the reference images and transformed images effectively. Bilateral filter is an edge-preserving and noise reducing smoothing filter, and CCRE is more general than Shannon Entropy. This function can effectively avoid the emergence of the local extremum, overcome noise influence on the the local extremum. Experimental results proved that the registration had good robustness, the effect was obvious.
- multispectral registration /
- bilateral filter /
- probability density function /
- cross cumulative residual entropy

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基于交叉累计剩余熵的多光谱图像配准方法

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

作者简介:
李超（1984-），男，博士生，主要从事光电探测与图像处理方面的研究。Email：lc19840928@163.com；陈钱（1964-），男，教授，博士生导师，主要从事光电信息探测与实时图像处理方面的研究。Email：chenq@mail.njust.edu.cn

李超（1984-），男，博士生，主要从事光电探测与图像处理方面的研究。Email：lc19840928@163.com；陈钱（1964-），男，教授，博士生导师，主要从事光电信息探测与实时图像处理方面的研究。Email：chenq@mail.njust.edu.cn

收稿日期: 2012-11-02
修回日期: 2012-12-08
刊出日期: 2013-07-25

基金项目:

中图分类号: TP751

关键词:

摘要: 针对传统互信息图像配准容易产生局部极值的问题，提出将双边滤波器和交叉累计剩余熵结合作为匹配算法，进行多光谱图像的配准。在这种配准算法中，首先针对多光谱图像特点，提出基于概率密度的双边滤波器边缘提取方法，其次采用交叉累计剩余熵代替互信息作为测度函数将参考图像与待匹配图像的边缘进行匹配。双边滤波器的特性是去噪保边，而累计剩余熵比香农熵更具一般性，且该函数可以有效地避免局部极值，去除噪声。实验证明，该方法鲁棒性好，配准效果明显。