CN114066955B 一种红外光图像配准到可见光图像的配准方法 （安徽大学）_第1页
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CN114066955B 一种红外光图像配准到可见光图像的配准方法 （安徽大学）_第3页
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文档简介

一种红外光图像配准到可见光图像的配准本发明公开一种红外光图像配准到可见光中每个红外光融合特征与可见光融合特征图中光图像通过仿射变换参数来配准对应的可见光2步骤一、通过一个特征提取模型提取一个红外光图像步骤二、对所述红外光浅层特征和所述红外光深层特征进步骤三、将红外光融合特征图中每个红外光融合特征与可见光融合特征进行相关性求解得到具有相应相关性步骤四、将相关性图输入在一个回归网络模型中，以预度卷积网络模型即VGG16模型作为特征F＝Cat(Down(F1)8,Down(F2)4,Down(F3)2,5.如权利要求1至4中任意一项所述的红3其中k表示相关性图中第k个通道，(i,j)表示所述红外光融合特征图上的坐标位置，θGTi)表示坐标点经过真实仿射变换对应的坐标点。4[0005]本发明采用以下技术方案实现：一种红外光图像配准到可见光融合特征进行相关性求解得到具有相应相5[0011]作为上述方案的进一步改进，利用深度卷积网络模型即VGG16模型作为特征提取[0023]其中k表示相关性图中第k个通道，(i,6[0030]本发明与现有方法相比，本发明利用VGG16预训练模型提取红外与可见光图像特失对预训练模型参数进行微调，进一步降低红外与可见光图像之间的特征差异，提高了VGG16预训练模型提取红外与可见光的一致性特征的能力；同时通过特征融合模块分别将[0032]图2为本发明实施例2的红外光图像配准到可见光图像的配准方法采用的配准网[0033]图3为本发明实施例2的红外光图像配准到可见光图像的配准方法采用的特征融[0034]图4为本发明实施例2的红外光图像配准到可见光图像的配准方法采用的逆一致7损失(TripletLoss)来更好地提取红外与可见光图像间的[0042]本发明将VGG16网络结构作为特征提取模块(即特征提取模型)的主干网络，并通过加载预训练好的VGG16模型来初始化特征提取模型参数；同时通过特征融合模块将浅层可见光融合特征进行相关性求解得到具有相应相[0045]相关层模块的设计以及相关性计算：由步骤1可以分别生成红外与可见光图像的[0049]步骤五、待配准的红外光图像通过所述仿射变换参数来配准对应的可见光图89计一种逆一致性损失来增强对回归模型的约束，首先通过配准网络分别得到红外图像X映射到可见光图像的仿射变换θXY和可见光图像映射到红外图像的仿射变换θYX，那

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