基于shapecontext和尺度不变特征变换的多模图像自动配准方法

？提出了基于修正的尺度不变特征变换（sift）特征提取和shapecontext特征描述算子相结合的多模图像自动配准算法，该算法利用修正的sift算法提取多模图像中的特征点，然后采用shapecontext算子描述特征点，利用特征点周围区域边缘点的梯度方向形成特征向量。采用欧氏距离作为匹配标准对多模图像中特征点进行初始匹配，然后通过ransac算法消除误匹配的特征点对，并采用最小二乘法计算仿射变换参数，最后通过仿射变换和双线性插值实现图像配准。对红外图像和可见光图像的配准实验结果表明了本算法的有效性和稳定性。