【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于图像配准领域，特别涉及一种评价图像配准精度的方法。
技术介绍
1、红外图像与可见光图像的配准是一项用于将红外图像与可见光图像进行对齐和匹配的技术，通常用于军事、医学、气象和其他领域。这项技术的起源可以追溯到20世纪中期。
2、现有技术中，技术方案包括正则化高斯场准则，用于可见光和红外人脸图像的非刚性配准，其关键思想是通过边缘映射表示图像，并通过稳健的标准将边缘映射与非刚性模型对齐。
3、还包括在红外(ir)和可见光(vis)图像融合中，针对非平面场景和ir与vis相机之间的差异，提出了一种增强的仿射变换(eat)方法，用于非刚性的图像配准，通过点集配准和全局变形建立最优eat模型，以提高图像配准的精度和效率。
4、还包括基于边缘轮廓极值点作为特征点的红外于可见光图像配准方法，该方法用于电力设备图像配准上取得了较好的结果，但对于一般场景还存在一些问题。
5、总之，多光谱图像配准是在不同波段或光谱下捕获的图像对齐的关键任务。通过各种方法和技术，研究人员已经取得了显著的进展，克服了分辨率、视场和几何变换等挑战，以实现像素级的对齐。这些技术对于多领域的应用，包括遥感、医学影像、安全监控等，都具有重要意义。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提出一种评价图像配准精度的方法，包括以下步骤：
2、对红外图像和仿射变换后的可见光图像进行：
3、s10，互信息评价，衡量两个图像之间的信息量关系；
4
5、优选地，所述s10包括比较分析多模态图片之间的相似性，来评价配准进度。
6、优选地，所述s20具体包括以下步骤：
7、s21，将红外图像与可见光图像进行边缘提取得到边缘二值图；
8、s22，比较两幅边缘二值图灰度值为255的点的数量，以数量少的那幅作为基准二值图；
9、s23，对两幅边缘二值图求交集，得到交集边缘二值图；
10、s24，用交集边缘二值图的像素数除以基准二值图的像素数得到重合度。
11、优选地，所述s23对两幅边缘图求交集具体为，把灰度值为255的点视为真，灰度值为0的点视为假，运算求交集。
12、优选地，所述s20具体包括以下步骤：
13、s201，将红外图像与可见光图像进行边缘提取得到边缘二值图；
14、s202，对两幅边缘二值图求交集，得到交集边缘二值图；
15、s203，始终以红外图像的边缘二值图为基准二值图，以交集边缘二值图为唯一变量，用交集边缘二值图的像素数除以基准二值图的像素数得到重合度。
16、优选地，所述s202对两幅边缘图求交集具体为，把灰度值为255的点视为真，灰度值为0的点视为假，运算求交集。
17、与现有技术相比，本专利技术公开的评价图像配准精度的方法，至少包括以下
18、有益效果：
19、本专利技术对改进的ransac算法进行图像配准精度评价，对互信息和重合度进行评价，并且对于现有技术中存在2个变量——交集边缘二值图和基准图，这对于对比实验是不利的。本专利技术对其进行修改，以交集边缘二值图为唯一变量，始终以红外图像的边缘二值图为基准二值图，这样更能科学的评价出不同的配准方法的配准精度。
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1.一种评价图像配准精度的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的评价图像配准精度的方法，其特征在于，所述S10包括比较分析多模态图片之间的相似性，来评价配准进度。
3.根据权利要求1所述的评价图像配准精度的方法，其特征在于，所述S20具体包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的评价图像配准精度的方法，其特征在于，所述S23对两幅边缘图求交集具体为，把灰度值为255的点视为真，灰度值为0的点视为假，运算求交集。
5.根据权利要求1所述的评价图像配准精度的方法，其特征在于，所述S20具体包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的评价图像配准精度的方法，其特征在于，所述S202对两幅边缘图求交集具体为，把灰度值为255的点视为真，灰度值为0的点视为假，运算求交集。
【技术特征摘要】
1.一种评价图像配准精度的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的评价图像配准精度的方法，其特征在于，所述s10包括比较分析多模态图片之间的相似性，来评价配准进度。
3.根据权利要求1所述的评价图像配准精度的方法，其特征在于，所述s20具体包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的评价图像配准精度的方法，其特征在于，所...
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