基于SIFT的红外与可见光图像配准方法研究的开题报告.docx

基于SIFT的红外与可见光图像配准方法研究的开题报告
一、选题背景及意义
随着现代科技的发展，红外与可见光图像在工业、医学以及安全防范等领域的应用越来越广泛。红外图像可以从热感应器件获取，具有热特性，可用于检测红外辐射物体的温度分布等，而可见光图像则可以从普通摄像机获取，具有颜色信息，可用于检测环境的可见光亮度分布。两种图像各具特点，可以相互补充，进一步提高识别和定位的准确性和效率。因此，红外与可见光图像配准技术的研究对于实现精准定位及对物体的高效识别具有重要作用。
目前，基于特征点的图像配准方法因其准确性高、鲁棒性强等优势成为主流。SIFT算法（尺度不变特征变换）作为一种常见的特征点提取方法，具有尺度不变性、旋转不变性、光线亮度不变性等特点，适用于图像中的局部特征点检测与匹配。已经在图像配准、拼接、3D重建等方面得到了广泛应用。因此，本文将基于SIFT算法，研究红外与可见光图像配准方法，以提高图像匹配的准确性与鲁棒性，为红外与可见光图像的应用提供技术支持。
二、研究内容及方法
本文将基于SIFT算法研究红外与可见光图像的配准方法，具体内容包括以下几个方面：
1、SIFT算法研究：深入学习SIFT算法的原理和方法，分析其特点和应用场景。重点研究SIFT算法在红外与可见光图像配准中的应用。
2、图像预处理：对待配准红外与可见光图像进行预处理。如亮度均衡、去噪等操作，以提高图像匹配的前置条件。
3、特征点提取：利用SIFT算法提取红外与可见光图像中的特征点，为后续的特征匹配做铺垫。
4、特征匹配：采用SIFT算法中的特征点匹配方法，对两幅图像中的特征点进行匹配，并得到最佳匹配点对。
5、配准变换：根据上一步中得到的最佳匹配点对，进行配准变换（如仿射变换、透视变换等），将两幅图像重合起来，实现配准。
三、预期成果
1、基于SIFT算法，设计并实现红外与可见光图像的配准方法，提高配准的准确性和鲁棒性。
2、对比分析不同预处理、特征提取方法的优劣，并对比传统图像配准方法的优越性。
3、设计测试方案并进行实验，评估算法的实用性和可靠性。
4、形成完整的论文撰写。
四、进度安排
1-2周：收集文献，研究SIFT算法原理和方法。
3-4周：研究图像预处理方法和特征点提取方法，并完成代码实现。
5-6周：研究特征匹配方法，并实现代码。
7-8周：设计配准变换方法，完成整个图像配准流程的实现。
9-10周：设计实验并进行测试，得到实验结果。
11-12周：撰写论文，准备答辩。
五、参考文献
[1]王彤，基于SIFT算法的智能交通视频实时监控系统的研究[D].浙江大学，2016.
[2]LuoW,HongliangL,WenL.Simultaneousinvariantfeatureextractionandcorrespondence
determination[J].FrontiersofInformationTechnology&ElectronicEngineering,2016,17(12):1226-1237.
[3]LoweDG.Distinctiveimagefeaturesfromscale-invariantkeypoints[J].InternationalJournalofComputerVision，2004,60(2):91-110.