Detta dokument utmanar frågan om att matcha multimodala bilder med liknande fysiska strukturer men olika utseenden. För att betona den gemensamma strukturinformationen samtidigt som belysningen och den sensorberoende informationen mellan multimodala bilder undertrycks föreslås två bildrepresentationer, nämligen genomsnittlig lokal fasvinkel (MLPA) och frekvensspridningsfaskongruens (FSPC) med hjälp av lokal frekvensinformation i log-Gabor våget transformationsutrymme. En konfidensintervallsrelaterad likhet (CAS) som består av en konfidensintervallskomponent och en likhetskomponent är utformad för att fastställa överensstämmelse mellan multimodala bilder. De två representationerna är både invarianta för att kontrast vända och icke-homogen belysning variation, och utan någon derivat eller tröskel operation. Det CAS som integrerar MLPA med FSPC tätt i stället för att behandla dem separat kan mer vikt de gemensamma strukturer betonas av FSPC, och därmed ytterligare eliminera påverkan av olika sensor egenskaper. Vi visar exaktheten och robustheten i vår metod genom att jämföra den med de populära metoderna för multimodal bildmatchning. Experimentella resultat visar att vår metod förbättrar den traditionella multimodala bildmatchningen och kan fungera robust även i ganska utmanande situationer (t.ex. SAR & optisk bild).
Liu m.fl. I REF föreslås en genomsnittlig lokal fasvinkel (MLPA) och frekvensspridningsfaskongruens (FSPC) med hjälp av lokal frekvensinformation för att betona den gemensamma strukturinformationen samtidigt som den sensorberoende informationen undertrycks.
Multi-modal image matching based on local frequency information
{'venue': None, 'journal': 'EURASIP Journal on Advances in Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}