一种结合FAST算法的红外图像配准算法

摘要 红外图像处理是目前数字图像处理技术中一项十分重要的研究方向，但由于目前对红外图像配准中存在匹配误点较多，匹配寻找特征点用时过长等问题。本文针对经典算法SIFT对红外图像特征点提取进行改进。结合基于学习的FAST算法，既提升了运行速度又保证了特征点提取的稳定性。在找到初始特征点后，结合RANSAC算法提高图像匹配的正确率，最后使用加权平均法进行图像融合。通过对红外图像配准融合实验，证明改进后的算法在缩放、旋转、亮度变化情况下运行更稳定、运行时长较短，具有一定的理论研究及应用价值