Visuell styrka är en typ av visuell funktion som simulerar visuell uppmärksamhet val mekanism i biologiskt system och har bättre robusthet och varians. En snabb infraröd bild och synlig ljusbild registreringsmetod baserad på visuell saliency och SIFT (skala Invariant feature transform) föreslås i detta dokument. Metoden antar amplitudmodulering Fourier transform to constructe saliency map, och avbilda framträdande punkter uppnås preliminärt genom framträdande tröskel. Därefter beräknar denna metod den lokala entropin för dessa framträdande punkter på grund av entropins karaktär för informationsmätning, då dessa punkter återbeställs och kontrolleras baserat på strategin för entropiprioritering. De avskärmade resultaten är tänkta som centra för framträdande regioner. Morfologisk operation används för att växa och slå samman för grannen framträdande scen region i bild. Med sikte på den abstrakta framträdande regionen för bild, PCA (huvudkomponentanalys)-SIFT algoritm föreslås, som kan producera komprimerade SIFT registreringsfunktioner och i hög grad minska beräkningskostnaden för bildregistrering. Den föreslagna algoritmen antar slumpmässig provtagningskonformitetsmetod för att ta bort de felaktiga punktparen innan man beräknar modellparametern för affin transformation för registrering mellan infraröd bild och synligt ljus. De experimentella resultaten indikerar att metoden har god variation under bildskala, rotation, översättning och ljusvariation och kan realisera effektiv registrering mellan infraröd bild och synligt ljus. Jämfört med några klassiska algoritmer, den föreslagna metoden har fördelen i registreringsnoggrannhet och registreringshastighet uppenbarligen.
Under den senaste tiden, den infraröda och synliga bild registrering problem har också tagits upp visuell saliency, där saliency kartan konstrueras genom att använda amplitud modulering Fourier transformer REF.
Registration of infrared and visible light image based on visual saliency and scale invariant feature transform
{'venue': None, 'journal': 'EURASIP Journal on Image and Video Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}