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mutual-information
- 红外和可见光的匹配跟踪在军事、遥感等领域有着广泛的应用。针对灰度和图像特征存在比较大差异的红外和可见光图像,本文采用了最大互信息算法,结合形态学梯度和小波分解。互信息算法优点在于不需要对多模图像灰度间的关系做任何假设,不足之处在于它对图像空间信息的忽略而且计算时间较长。本文互信息结合多结构元的形态学梯度检测的图像边缘,可以使得图像匹配精度提高,还能改善局部极值的问题,再利用小波分解对图像进行压缩降低分辨率,可以减少互信息计算量。最后的实验数据表明在配准过程中互信息的计算速度得到了优化,匹配精度得