赵春阳，赵怀慈，赵 刚

基于相位一致性的异源图像匹配方法

赵春阳1，2，3，赵怀慈1，2，赵 刚1，2

（1.中国科学院沈阳自动化研究所，辽宁沈阳110016；2.中国科学院光电信息处理重点实验室，辽宁沈阳110016；3.中国科学院大学，北京100049）

异源图像由于亮度和对比度差异较大，采用基于灰度和梯度信息的局部特征匹配方法匹配正确率较低。针对该问题，提出一种基于相位一致性和梯度方向直方图的异源图像匹配方法。该方法首先采用具有亮度和对比度不变性的相位一致性方法提取异源图像特征点和边缘图像，并以特征点为中心，选取100×100的边缘图像作为特征区域，统计梯度方向直方图，生成64维特征描述符；然后，选用归一化相关函数作为匹配测度，采用双点匹配方法选取一个特征点的两个较优的候选匹配点，并采用RANSAC方法进行匹配点提纯；最后，基于局部归一化互信息方法和最优化方法进行匹配点精确定位，提高匹配精度。实验结果表明，该方法在可见光、近红外、中波红外和长波红外等异源图像匹配中具有较好的匹配性能，平均匹配正确率高达88%，是SURF匹配方法的3.4倍。

异源图像匹配；相位一致性；梯度方向直方图；归一化互相关；归一化互信息

1 引 言

异源图像匹配广泛应用于医学、遥感［1］、图像融合、景象匹配［2］等多个领域。由于异源图像在亮度、对比度和纹理细节上差异显著，因此，异源图像匹配作为一个难题，一直以来没有有效的解决方案。

常见的图像匹配方法主要基于灰度、边缘或梯度信息。……