基于邻域灰度信息的hausdorff距离图像匹配方法

？针对可见光与红外图像由于成像机理不同引起的图像灰度值差异大、边缘轮廓不一致、传统基于灰度和基于特征的匹配方法匹配概率不高等问题，在分析了各种hausdorff距离算法的前提下，引入可见光与红外图像的灰度信息，提出一种基于邻域灰度信息hausdorff距离的图像匹配方法。该方法在计算图像边缘特征点相似性的基础上，增加了邻域归一化灰度方差计算，有效解决了由于边缘差异引起的hausdorff距离算法对可见光/红外图像匹配概率不高的问题。经可见光与红外图像匹配的仿真实验表明，在各种条件下，该算法与传统hausdorff距离算法相比，有效提高了在不同光照下图像的匹配效率以及对噪声的抗干扰性能。