基于聚類分析的紅外圖像配準算法

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摘  要： 為提高圖像處理的精度和效率，并擴展紅外圖像在實際應用中的使用范圍，提出一種基于聚類分析的紅外圖像配準算法。該算法先構建紅外圖像觀測模型，利用該模型描述理想的紅外圖像與實際紅外圖像之間的關系，得到低分辨率的實際紅外圖像；然后使用最大后驗估計方法對低分辨率紅外圖像進行超分辨率重建；接著以超分辨率重建后的紅外圖像為基礎，利用Harris角點檢測算法提取紅外圖像內角點特征并建立紅外圖像配準特征集，通過K?means聚類算法對紅外圖像角點特征之間距離、方向特征向量夾角進行計算；最后選擇聚類中心，并依據(jù)角點特征距離與方向特征向量夾角對紅外圖像角點特征進行聚類處理，得到紅外圖像配準結果。（剩余9826字）