王　佳,王　平,华小强,吴丰阳,曹亚菲

(1.国防科技大学ATR重点实验室，长沙　410073；2.湖北航天技术研究院 总体设计所，武汉　430040；3.中国人民解放军火箭军驻长沙地区军代室，长沙　410205)



基于无迹变换的KL散度异源图像匹配方法

王佳1,王平1,华小强1,吴丰阳2,曹亚菲3

(1.国防科技大学ATR重点实验室，长沙410073；2.湖北航天技术研究院 总体设计所，武汉430040；3.中国人民解放军火箭军驻长沙地区军代室，长沙410205)

针对红外/可见光异源图像匹配，提出基于无迹变换的KL散度异源图像匹配方法。首先，分别提取异源图像Sobel边缘特征点，并校正红外特征点集；然后，分别构建两特征点集的高斯混合模型，采用无迹变换法求解两高斯混合模型的KL散度，对红外特征点集的高斯混合模型进行相似变换,寻找到使KL散度最小时的变换矩阵Tmin，此即两特征点集精确匹配时的变换矩阵。实验结果表明：提出的算法在噪声和出格点较多情形下仍能正确匹配，且能快速收敛。

Kullback-Leibler散度；无迹变换；高斯混合模型；异源图像匹配

异源图像匹配技术在导航制导领域有着重要的应用，作为地形匹配、目标识别的关键技术，是提高导航制导精度的核心模块。异源图像采用多模成像机制，克服了单模成像信息源单一、适用范围小的缺陷，但也对图像匹配算法提出了很高的要求。由于成像机理的差异，异源图像中对同一事物的描述往往呈现出极大的差异，因此需要采用异源图像匹配方法。当前异源图像匹配方法，从是否引入概率模型对特征空间进行建模，可分为基于确定性模型的方法和基于概率模型的方法。……