基于矩阵恢复的红外偏振图像分区配准算法

由于红外偏振图像具有灰度分布差别大、特征信息不明显等特点，传统区域或特征的配准算法精度难以满足红外偏振信息解析要求。从图像间相似性出发，以矩阵秩作为图像相似性的度量，提出了一种基于矩阵恢复的红外偏振图像分区配准算法。将一组待配准图像组成变化矩阵，并分解成低秩和稀疏两部分。以低秩变换矩阵核范数与稀疏变换矩阵1范数的和为目标函数，利用增广拉格朗日乘子法求得目标函数值最小时的各区域变换参数，加权平均后得到图像组的配准结果。实验结果表明，该算法配准变换参数误差小于0.02pixel，且对噪声不敏感。