Vi presenterar en ny metod för att registrera ett par bilder tagna i olika bildformer. Till skillnad från de flesta befintliga system som registrerar bilder genom att anpassa enstaka typer av visuella funktioner, t.ex. intressepunkt eller kontur, försöker vi anpassa hybrida visuella funktioner, inklusive raka linjer och räntepunkter. Hela algoritmen utförs i två steg: linjebaserad global transform approximation och punktbaserad lokal transform anpassning. I det första steget används raka linjer som härletts från kantpixlar för att hitta korrespondenser mellan två bilder för att uppskatta en global perspektivomvandling. I det andra steget delar vi upp hela bilden i icke-överlappande celler med fast storlek. Den punkt som har den starkaste hörnreaktionen inom varje cell väljs som räntepunkt. Dessa punkter omvandlas till en annan bild baserad på den globala omvandlingen, och används sedan för att bootstrap en lokal korrespondens sökning. Experimentella bevis visar att denna metod uppnår bättre noggrannhet för registrering av synliga och långvågiga infraröda bilder/videor jämfört med toppmoderna metoder.
REF föreslog hybrida visuella egenskaper för registreringen.
Visible and infrared image registration in man-made environments employing hybrid visual features
{'venue': 'Pattern Recognit. Lett.', 'journal': 'Pattern Recognit. Lett.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}