紅外與可見光圖像配準(zhǔn)技術(shù)研究進(jìn)展

紅外與可見光圖像配準(zhǔn)技術(shù)研究進(jìn)展主講人：目錄01圖像配準(zhǔn)技術(shù)概述02紅外與可見光圖像特性03圖像配準(zhǔn)方法分類04圖像配準(zhǔn)技術(shù)挑戰(zhàn)05研究進(jìn)展與趨勢(shì)06實(shí)際應(yīng)用案例分析

圖像配準(zhǔn)技術(shù)概述配準(zhǔn)技術(shù)定義圖像配準(zhǔn)是將不同時(shí)間、不同視角或不同傳感器獲取的兩幅或多幅圖像進(jìn)行空間變換，使它們?cè)趲缀紊蠈?duì)齊的過程。圖像配準(zhǔn)的基本概念圖像配準(zhǔn)的關(guān)鍵步驟包括圖像預(yù)處理、特征提取、變換模型選擇、相似性度量和優(yōu)化求解等。配準(zhǔn)技術(shù)的關(guān)鍵步驟根據(jù)配準(zhǔn)的圖像類型和應(yīng)用場(chǎng)景，配準(zhǔn)技術(shù)主要分為基于特征的配準(zhǔn)、基于區(qū)域的配準(zhǔn)和基于變換的配準(zhǔn)等。配準(zhǔn)技術(shù)的分類配準(zhǔn)技術(shù)的重要性圖像配準(zhǔn)技術(shù)能夠提高多模態(tài)圖像分析的精度，如醫(yī)學(xué)影像融合，提升疾病診斷準(zhǔn)確性。提高圖像分析精度在遙感領(lǐng)域，精確的圖像配準(zhǔn)技術(shù)使得不同時(shí)間、不同傳感器獲取的數(shù)據(jù)能夠有效結(jié)合，增強(qiáng)信息提取能力。促進(jìn)遙感數(shù)據(jù)應(yīng)用圖像配準(zhǔn)是三維重建過程中的關(guān)鍵步驟，有助于從二維圖像中恢復(fù)出準(zhǔn)確的三維模型，廣泛應(yīng)用于虛擬現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域。支持三維重建技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域醫(yī)學(xué)成像機(jī)器人導(dǎo)航增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)遙感監(jiān)測(cè)圖像配準(zhǔn)技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，如MRI與CT圖像的融合，幫助醫(yī)生更準(zhǔn)確地診斷疾病。在遙感領(lǐng)域，圖像配準(zhǔn)用于不同時(shí)間點(diǎn)獲取的衛(wèi)星圖像對(duì)齊，以監(jiān)測(cè)地表變化和環(huán)境分析。AR技術(shù)中，圖像配準(zhǔn)用于將虛擬圖像與現(xiàn)實(shí)世界環(huán)境精確疊加，提升用戶體驗(yàn)。機(jī)器人利用圖像配準(zhǔn)技術(shù)進(jìn)行環(huán)境識(shí)別和定位，以實(shí)現(xiàn)精確導(dǎo)航和路徑規(guī)劃。

紅外與可見光圖像特性紅外圖像特點(diǎn)紅外圖像能夠捕捉物體的熱輻射，反映不同溫度分布，對(duì)溫度變化非常敏感。溫度敏感性紅外成像技術(shù)能在光照極低的環(huán)境中工作，即使在完全黑暗的條件下也能捕捉圖像。低光照適應(yīng)性紅外圖像能穿透某些可見光無法穿透的介質(zhì)，如煙霧和薄霧，具有獨(dú)特的穿透能力。穿透性010203可見光圖像特點(diǎn)可見光圖像包含紅、綠、藍(lán)等多種顏色，能夠展現(xiàn)物體的自然色彩和細(xì)節(jié)。色彩豐富性由于可見光波長(zhǎng)較短，圖像能夠捕捉到物體表面的細(xì)微紋理和結(jié)構(gòu)信息。紋理細(xì)節(jié)豐富可見光圖像受環(huán)境光照影響較大，光線不足或過強(qiáng)都會(huì)影響圖像質(zhì)量。光照依賴性圖像差異分析由于成像原理不同，紅外圖像往往噪聲較多，分辨率也低于可見光圖像，影響圖像質(zhì)量。紅外圖像能夠反映物體的溫度信息，而可見光圖像則無法提供這一信息，這是兩者的重要區(qū)別。紅外圖像與可見光圖像在對(duì)比度上存在顯著差異，紅外圖像通常對(duì)比度較低，細(xì)節(jié)不明顯。波長(zhǎng)差異導(dǎo)致的圖像對(duì)比度溫度信息的反映差異圖像噪聲和分辨率差異

圖像配準(zhǔn)方法分類基于特征的配準(zhǔn)方法角點(diǎn)檢測(cè)是特征提取的一種，通過識(shí)別圖像中的角點(diǎn)來實(shí)現(xiàn)特征匹配，如Harris角點(diǎn)檢測(cè)算法。角點(diǎn)檢測(cè)01邊緣檢測(cè)通過識(shí)別圖像中的邊緣特征來輔助配準(zhǔn)，常用的算法有Canny邊緣檢測(cè)器。邊緣檢測(cè)02SIFT算法能夠提取圖像中的尺度不變特征，廣泛應(yīng)用于圖像配準(zhǔn)，尤其在視角變化較大的情況下。尺度不變特征變換（SIFT）03通過構(gòu)建特征描述符，如SIFT描述符，然后進(jìn)行特征點(diǎn)之間的匹配，以實(shí)現(xiàn)圖像間的精確配準(zhǔn)。特征描述符匹配04基于變換的配準(zhǔn)方法仿射變換包括旋轉(zhuǎn)、縮放和平移，適用于圖像存在線性變形的情況，如遙感圖像配準(zhǔn)。仿射變換配準(zhǔn)透視變換考慮了圖像的深度信息，常用于校正由于視角變化導(dǎo)致的圖像扭曲，如無人機(jī)拍攝圖像配準(zhǔn)。透視變換配準(zhǔn)彈性變換通過模擬物理彈性體變形來配準(zhǔn)圖像，適用于處理非剛性形變，如醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)。彈性變換配準(zhǔn)基于學(xué)習(xí)的配準(zhǔn)方法利用大量已配準(zhǔn)的圖像對(duì)，通過監(jiān)督學(xué)習(xí)訓(xùn)練模型，實(shí)現(xiàn)快速準(zhǔn)確的圖像配準(zhǔn)。監(jiān)督學(xué)習(xí)配準(zhǔn)01無需配準(zhǔn)圖像對(duì)，通過無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像特征，完成配準(zhǔn)任務(wù)。無監(jiān)督學(xué)習(xí)配準(zhǔn)02結(jié)合少量已配準(zhǔn)圖像和大量未配準(zhǔn)圖像，使用半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法提高配準(zhǔn)的準(zhǔn)確性和魯棒性。半監(jiān)督學(xué)習(xí)配準(zhǔn)03

圖像配準(zhǔn)技術(shù)挑戰(zhàn)圖像配準(zhǔn)精度問題01在多步驟配準(zhǔn)過程中，算法誤差可能累積，導(dǎo)致最終配準(zhǔn)精度下降，影響圖像融合質(zhì)量。配準(zhǔn)算法的誤差累積02不同圖像的分辨率差異可能導(dǎo)致配準(zhǔn)時(shí)出現(xiàn)像素對(duì)齊不準(zhǔn)確，影響配準(zhǔn)精度。圖像分辨率差異03在動(dòng)態(tài)變化的場(chǎng)景中，圖像內(nèi)容的快速變化給實(shí)時(shí)配準(zhǔn)帶來了挑戰(zhàn)，影響精度和速度。動(dòng)態(tài)場(chǎng)景下的配準(zhǔn)挑戰(zhàn)04光照條件的變化會(huì)影響圖像特征的提取和匹配，進(jìn)而影響配準(zhǔn)的精度和可靠性。光照條件變化實(shí)時(shí)處理需求處理速度的挑戰(zhàn)在實(shí)時(shí)應(yīng)用中，圖像配準(zhǔn)技術(shù)必須快速響應(yīng)，如自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中對(duì)環(huán)境的即時(shí)反應(yīng)。資源消耗的限制實(shí)時(shí)圖像配準(zhǔn)需要在有限的計(jì)算資源下運(yùn)行，如移動(dòng)設(shè)備或嵌入式系統(tǒng)中對(duì)功耗和內(nèi)存的限制。環(huán)境適應(yīng)性問題在不同成像條件下，如天氣變化或光照差異，紅外與可見光圖像配準(zhǔn)面臨巨大挑戰(zhàn)。多模態(tài)圖像配準(zhǔn)難度01在動(dòng)態(tài)變化的環(huán)境中，如移動(dòng)物體或變化的背景，保持圖像配準(zhǔn)的準(zhǔn)確性是一大難題。動(dòng)態(tài)環(huán)境下的配準(zhǔn)02環(huán)境適應(yīng)性要求圖像配準(zhǔn)技術(shù)具備實(shí)時(shí)處理能力，以應(yīng)對(duì)快速變化的場(chǎng)景和條件。實(shí)時(shí)處理能力要求03

研究進(jìn)展與趨勢(shì)最新研究成果開發(fā)出能夠?qū)崟r(shí)處理并配準(zhǔn)紅外與可見光圖像的系統(tǒng)，適用于動(dòng)態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)。實(shí)時(shí)圖像配準(zhǔn)系統(tǒng)通過融合算法整合不同傳感器數(shù)據(jù)，提高圖像配準(zhǔn)的魯棒性和準(zhǔn)確性。多模態(tài)圖像融合技術(shù)利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取，實(shí)現(xiàn)紅外與可見光圖像的高精度自動(dòng)配準(zhǔn)?；谏疃葘W(xué)習(xí)的配準(zhǔn)方法技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)為了滿足實(shí)際應(yīng)用需求，研究正朝著提升紅外與可見光圖像配準(zhǔn)的實(shí)時(shí)處理能力方向發(fā)展。實(shí)時(shí)處理能力研究者正探索將紅外與可見光圖像配準(zhǔn)技術(shù)與其他傳感器數(shù)據(jù)融合，以增強(qiáng)系統(tǒng)對(duì)復(fù)雜環(huán)境的適應(yīng)性。多模態(tài)數(shù)據(jù)融合隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，越來越多的研究將深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于圖像配準(zhǔn)，以提高精度和效率。深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用未來研究方向01深度學(xué)習(xí)在圖像配準(zhǔn)中的應(yīng)用隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，未來研究將更側(cè)重于利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)學(xué)習(xí)特征，提高配準(zhǔn)精度和速度。03實(shí)時(shí)圖像配準(zhǔn)技術(shù)研究實(shí)時(shí)或近實(shí)時(shí)的圖像配準(zhǔn)技術(shù)，以滿足自動(dòng)駕駛、機(jī)器人導(dǎo)航等對(duì)實(shí)時(shí)處理的需求。02多模態(tài)圖像配準(zhǔn)技術(shù)探索紅外與可見光之外的其他模態(tài)圖像配準(zhǔn)，如融合雷達(dá)、激光掃描等數(shù)據(jù)，以增強(qiáng)配準(zhǔn)的魯棒性。04圖像配準(zhǔn)的硬件加速開發(fā)專用硬件加速器，如FPGA或ASIC，以提升圖像配準(zhǔn)算法的處理速度，降低功耗。

實(shí)際應(yīng)用案例分析軍事領(lǐng)域應(yīng)用紅外與可見光圖像配準(zhǔn)技術(shù)在無人機(jī)偵察中用于提高目標(biāo)識(shí)別精度，增強(qiáng)夜間或惡劣天氣下的偵察能力。無人偵察機(jī)該技術(shù)應(yīng)用于導(dǎo)彈制導(dǎo)系統(tǒng)，通過配準(zhǔn)圖像提高目標(biāo)定位的準(zhǔn)確性，增強(qiáng)打擊效果。導(dǎo)彈制導(dǎo)系統(tǒng)紅外與可見光圖像配準(zhǔn)技術(shù)在戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)感知系統(tǒng)中，幫助實(shí)時(shí)更新和融合多源圖像信息，提升指揮決策效率。戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)感知民用領(lǐng)域應(yīng)用紅外與可見光圖像配準(zhǔn)技術(shù)在自動(dòng)駕駛車輛中用于提高夜間或惡劣天氣下的視覺識(shí)別能力。自動(dòng)駕駛車輛紅外與可見光圖像配準(zhǔn)技術(shù)在智能監(jiān)控中用于提高監(jiān)控系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和可靠性，尤其在夜間或低光照條件下。智能監(jiān)控系統(tǒng)在醫(yī)療領(lǐng)域，該技術(shù)幫助提高成像質(zhì)量，輔助醫(yī)生更準(zhǔn)確地診斷疾病。醫(yī)療成像系統(tǒng)應(yīng)用效果評(píng)估通過對(duì)比配準(zhǔn)前后的圖像，評(píng)估紅外與可見光圖像配準(zhǔn)技術(shù)在目標(biāo)定位精度上的提升。精度分析在不同光照和天氣條件下測(cè)試配準(zhǔn)技術(shù)的穩(wěn)定性，確保其在各種環(huán)境下的有效應(yīng)用。環(huán)境適應(yīng)性測(cè)試分析技術(shù)在不同硬件平臺(tái)上的運(yùn)行速度，確定其在實(shí)時(shí)應(yīng)用中的可行性。實(shí)時(shí)性能評(píng)估收集專業(yè)用戶在實(shí)際應(yīng)用中的反饋，評(píng)估技術(shù)的易用性和實(shí)用性。用戶反饋收集01020304

紅外與可見光圖像配準(zhǔn)技術(shù)研究進(jìn)展(1)

01內(nèi)容摘要內(nèi)容摘要

配準(zhǔn)是將不同時(shí)間或不同傳感器獲取的圖像對(duì)齊的過程，通常通過尋找圖像中的對(duì)應(yīng)點(diǎn)來實(shí)現(xiàn)。對(duì)于紅外與可見光圖像而言，由于波段差異顯著，配準(zhǔn)精度往往較低。近年來，隨著計(jì)算機(jī)視覺和人工智能技術(shù)的進(jìn)步，配準(zhǔn)方法得到了顯著改進(jìn)，本文將詳細(xì)介紹這些進(jìn)展。02紅外與可見光圖像配準(zhǔn)技術(shù)研究現(xiàn)狀紅外與可見光圖像配準(zhǔn)技術(shù)研究現(xiàn)狀

1.基于特征的配準(zhǔn)方法2.基于深度學(xué)習(xí)的配準(zhǔn)方法3.多模態(tài)圖像融合技術(shù)

通過將紅外與可見光圖像進(jìn)行融合，可以增強(qiáng)圖像的對(duì)比度和細(xì)節(jié)，從而改善配準(zhǔn)效果。目前，基于超像素、光譜域融合以及多視圖學(xué)習(xí)等方法已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于紅外與可見光圖像配準(zhǔn)中。該方法通過提取圖像中的特征點(diǎn)（如邊緣、紋理、顏色等）來進(jìn)行配準(zhǔn)。盡管這種方法能夠有效地識(shí)別圖像中的相似區(qū)域，但由于紅外和可見光圖像特征點(diǎn)之間的差異較大，導(dǎo)致匹配成功率較低。深度學(xué)習(xí)模型，特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)特征表示，從而提高圖像配準(zhǔn)的準(zhǔn)確性。近年來，一些研究人員嘗試?yán)枚喑叨忍卣饕约安煌瑐鞲衅鲌D像之間的互補(bǔ)信息，取得了較好的效果。03挑戰(zhàn)與機(jī)遇挑戰(zhàn)與機(jī)遇

盡管紅外與可見光圖像配準(zhǔn)技術(shù)已經(jīng)取得了一定進(jìn)展，但仍然面臨許多挑戰(zhàn)。首先，紅外圖像中的噪聲水平通常高于可見光圖像，這會(huì)增加配準(zhǔn)難度。其次，大氣散射和吸收現(xiàn)象也會(huì)造成圖像間存在顯著差異。此外，不同傳感器之間的幾何校正也是一個(gè)重要問題。盡管如此，這些挑戰(zhàn)也為該領(lǐng)域的研究提供了新的機(jī)遇，推動(dòng)了算法和方法的創(chuàng)新。04結(jié)論結(jié)論

紅外與可見光圖像配準(zhǔn)技術(shù)是遙感領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向，其研究進(jìn)展對(duì)提升圖像處理質(zhì)量、提高應(yīng)用效果具有重要意義。盡管目前還存在一些挑戰(zhàn)，但隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，相信未來紅外與可見光圖像配準(zhǔn)技術(shù)將會(huì)取得更大的突破。

紅外與可見光圖像配準(zhǔn)技術(shù)研究進(jìn)展(2)

01概要介紹概要介紹

隨著現(xiàn)代科技的不斷發(fā)展，遙感技術(shù)在軍事偵察、資源調(diào)查、環(huán)境監(jiān)測(cè)、災(zāi)害預(yù)測(cè)等眾多領(lǐng)域發(fā)揮著越來越重要的作用。其中，紅外與可見光圖像配準(zhǔn)技術(shù)作為實(shí)現(xiàn)多源遙感影像無縫拼接的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，對(duì)于提升遙感數(shù)據(jù)的處理效率和精度具有重要意義。02紅外與可見光圖像配準(zhǔn)技術(shù)概述紅外與可見光圖像配準(zhǔn)技術(shù)概述

紅外圖像和可見光圖像是遙感圖像的主要類型，紅外圖像由于其波長(zhǎng)較長(zhǎng)，能夠穿透大氣中的云層、霧氣等障礙物，因此常用于夜視、熱成像等領(lǐng)域；而可見光圖像則因其色彩豐富，能夠提供豐富的地表信息，被廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)、林業(yè)、城市規(guī)劃等領(lǐng)域。紅外與可見光圖像配準(zhǔn)技術(shù)主要通過尋找兩幅圖像之間相似的特征點(diǎn)，建立兩者之間的幾何關(guān)系，進(jìn)而將一幅圖像轉(zhuǎn)換到另一幅圖像中，實(shí)現(xiàn)圖像的無縫拼接。這一過程需要解決圖像的旋轉(zhuǎn)、平移、縮放以及姿態(tài)變化等問題，從而提高配準(zhǔn)精度。03紅外與可見光圖像配準(zhǔn)技術(shù)的研究現(xiàn)狀紅外與可見光圖像配準(zhǔn)技術(shù)的研究現(xiàn)狀

近年來，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展為圖像配準(zhǔn)問題帶來了新的解決方案。基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的方法通過訓(xùn)練大規(guī)模的樣本數(shù)據(jù)集，自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像之間的內(nèi)在規(guī)律和模式，從而實(shí)現(xiàn)高精度的配準(zhǔn)。此外，一些研究還嘗試結(jié)合增強(qiáng)學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí)等技術(shù)，進(jìn)一步提高了配準(zhǔn)方法的泛化能力和適應(yīng)性。盡管如此，深度學(xué)習(xí)方法對(duì)計(jì)算資源的需求較高，且在小樣本和噪聲環(huán)境下表現(xiàn)不佳的問題依然存在。2.基于深度學(xué)習(xí)的配準(zhǔn)方法多尺度特征是一種有效的配準(zhǔn)策略，它考慮了圖像在不同尺度上的結(jié)構(gòu)特征。該方法通常采用多尺度圖像金字塔來捕捉圖像的細(xì)節(jié)信息，并利用多尺度特征點(diǎn)之間的相似性進(jìn)行配準(zhǔn)。這種方法能夠有效克服單一尺度特征的局限性，提高配準(zhǔn)精度。然而，多尺度特征的計(jì)算量較大，且對(duì)于圖像質(zhì)量要求較高的應(yīng)用場(chǎng)景可能無法滿足需求。3.基于多尺度特征的配準(zhǔn)方法該類方法通過檢測(cè)圖像中的特征點(diǎn)（如邊緣、角點(diǎn)等），利用特征點(diǎn)之間的相似性進(jìn)行配準(zhǔn)。近年來，基于等特征提取算法的配準(zhǔn)方法得到了廣泛應(yīng)用。這些算法能夠有效地從圖像中提取出具有代表性的特征點(diǎn)，并通過計(jì)算它們之間的距離或相似度來確定配準(zhǔn)參數(shù)。然而，特征點(diǎn)的定位誤差和特征匹配的魯棒性問題仍然存在，限制了其在復(fù)雜場(chǎng)景下的應(yīng)用。1.基于特征點(diǎn)的配準(zhǔn)方法

04紅外與可見光圖像配準(zhǔn)技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)及未來發(fā)展方向紅外與可見光圖像配準(zhǔn)技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)及未來發(fā)展方向

盡管目前紅外與可見光圖像配準(zhǔn)技術(shù)已經(jīng)取得了一定的進(jìn)展，但仍面臨許多挑戰(zhàn)。首先，如何提高配準(zhǔn)方法的魯棒性和適應(yīng)性是亟待解決的問題。其次，如何充分利用多源遙感數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在聯(lián)系，實(shí)現(xiàn)更高層次的信息融合，也是未來研究的一個(gè)重要方向。最后，如何降低配準(zhǔn)方法的計(jì)算復(fù)雜度和提高其實(shí)時(shí)性，也是值得探索的方向。05結(jié)語結(jié)語

紅外與可見光圖像配準(zhǔn)技術(shù)是實(shí)現(xiàn)多源遙感影像無縫拼接的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其研究對(duì)于提升遙感數(shù)據(jù)處理效率和精度具有重要意義。未來，隨著深度學(xué)習(xí)等先進(jìn)技術(shù)的發(fā)展，紅外與可見光圖像配準(zhǔn)技術(shù)有望取得更大的突破，為遙感領(lǐng)域的應(yīng)用提供更強(qiáng)大的支持。

紅外與可見光圖像配準(zhǔn)技術(shù)研究進(jìn)展(3)

01簡(jiǎn)述要點(diǎn)簡(jiǎn)述要點(diǎn)

圖像配準(zhǔn)是將來自不同傳感器或不同時(shí)間的多光譜圖像對(duì)齊的過程。在實(shí)際應(yīng)用中，紅外圖像和可見光圖像通常需要進(jìn)行配準(zhǔn)，以便在同一空間坐標(biāo)系下進(jìn)行分析和處理。配準(zhǔn)的精度直接影響到后續(xù)分析結(jié)果的準(zhǔn)確性，因此，針對(duì)紅外與可見光圖像之間的配準(zhǔn)問題的研究顯得尤為重要。02紅外與可見光圖像配準(zhǔn)技術(shù)現(xiàn)狀紅外與可見光圖像配準(zhǔn)技術(shù)現(xiàn)狀

目前，針對(duì)紅外與可見光圖像的配準(zhǔn)方法主要分為基于特征的方法、基于模型的方法和基于光流的方法。其中，基于特征的方法通過提取圖像中的特定特征點(diǎn)來進(jìn)行配準(zhǔn)，而基于模型的方法則利用先驗(yàn)知識(shí)構(gòu)建圖像間的數(shù)學(xué)模型。近年來，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，基于深度學(xué)習(xí)的配準(zhǔn)方法也逐漸成為研究熱點(diǎn)，其能夠自動(dòng)地從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)配準(zhǔn)規(guī)則，表現(xiàn)出優(yōu)異的性能。03紅外與可見光圖像配準(zhǔn)技術(shù)研究進(jìn)展紅外與可見光圖像配準(zhǔn)技術(shù)研究進(jìn)展

1.基于特征的方法該類方法主要通過提取圖像的紋理、邊緣、形狀等特征點(diǎn)進(jìn)行配準(zhǔn)。近年來，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用使得基于特征的方法更加高效準(zhǔn)確，例如基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的特征提取方法能夠有效提高特征匹配的魯棒性和準(zhǔn)確性。

2.基于模型的方法基于模型的方法通過建立圖像間的數(shù)學(xué)模型來實(shí)現(xiàn)配準(zhǔn)，如基于最小二乘法的配準(zhǔn)方法。近年來，基