【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，更具体的说是涉及一种基于模态转换的红外与可见光图像配准方法及系统。
技术介绍
1、可见光图像和红外图像在成像领域中各有其独特优势和特点，融合红外与可见光图像有助于获得更加充实的信息、增强图像的识别度、提高目标检测和识别的精准度和效率。
2、不同传感器的特性和使用环境差异导致红外图像和可见光图像在波段、成像条件等方面存在明显差异，使得它们在几何形态上不一致。这种不一致性涉及位置、尺度、旋转、变形等多个方面，导致难以精确地将它们对齐在同一对极线上，这种情况会引起视差和残留失真，进而影响图像质量和准确性，直接融合或比对两者变得具有挑战性，光谱差异使红外和可见光图像难以精准对齐。然而目前的神经网络对不同模态图像的配准精度不足，如何提高红外与可见光图像的配准精度成为本领域技术人员亟需解决的技术问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供了一种基于模态转换的红外与可见光图像配准方法及系统，网络结构简单，且能加强对特征的提取能力，提高红外与可见光图像的配准精度。
2、为本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于模态转换的红外与可见光图像配准方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于模态转换的红外与可见光图像配准方法，其特征在于，所述模态转换网络采用Pix2Pix模型将可见光图像转换为伪红外图像。
3.根据权利要求1所述的基于模态转换的红外与可见光图像配准方法，其特征在于，所述特征提取网络包括两个支路，两个支路分别对红外图像I和伪红外图像P进行特征提取，每个支路中分别包括浅层特征提取模块和深层特征提取模块；
4.根据权利要求3所述的基于模态转换的红外与可见光图像配准方法，其特征在于，最终特征图的计算公式为：<...
【技术特征摘要】
1.一种基于模态转换的红外与可见光图像配准方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于模态转换的红外与可见光图像配准方法，其特征在于，所述模态转换网络采用pix2pix模型将可见光图像转换为伪红外图像。
3.根据权利要求1所述的基于模态转换的红外与可见光图像配准方法，其特征在于，所述特征提取网络包括两个支路，两个支路分别对红外图像i和伪红外图像p进行特征提取，每个支路中分别包括浅层特征提取模块和深层特征提取模块；
4.根据权利要求3所述的基于模态转换的红外与可见光图像配准方法，其特征在于，最终特征图的计算公式为：
5.根据权利要求1所述的基于模态转换的红外与可见光图像配准方法，其特征在于，所述匹配及回归网络先通过匹配函数计算红外图像和伪红外图像之间的密集对应映射，再通过回归网络估计密集对应映射的几何变换参数。
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