一种基于相位信息的高级梯度纹理特征描述子用于红外与可见光图像匹配( An advanced gradient texture feature descriptor based on phase information for infrared and visible image matching )

X Liu JB Li JS Pan S Wang

红外图像与可见光图像的匹配在遥感、计算机视觉、军事等领域有着广泛的应用,由于红外图像与可见光图像在许多特征上的差异,使得对其进行鲁棒的特征描述变得十分重要,但也十分困难。纹理方向信息保留了折射图像和可见光图像中的一般性质，多尺度、多方向Gabor滤波器能够准确地揭示纹理方向信息。本文通过对数Gabor滤波器获取相邻像素之间的相位信息，提出了一种特征描述子。该算法首先对原始匹配图像进行直方图均衡化增强以突出感兴趣区域，并计算每个像素的梯度大小提取图像轮廓，显著提高了算法的性能。其次,利用多尺度、多方向的Log-Gabor滤波器获取每个像素相邻区域不同尺度、不同相位的角度信息,通过计算能量的最大值（包括幅度、实部和虚部）对角度信息进行索引,生成标记图像,并利用检测到的关键点子区域的直方图生成特征描述子。最后，我们倡导了五种测试算法性能的评价措施。用可见光和红外光谱图像组成的四个数据集对该方法进行了评估,并与现有的几种算法（尺度不变特征变换(SIFT)、快速鲁棒特征(SURF)、定向快速旋转简(ORB)、边缘定向直方图描述符(EHD)、相位同等边缘定向直方图描述符(PCEHD)和Log-Gabor直方图描述符(LGHD)）的性能进行了比较。实验结果表明，该方法的性能优于其它现有算法。

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