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🔥 内容介绍

传统特征匹配方法（如尺度不变特征变换，SIFT）通常利用图像灰度或梯度信息检测并描述特征点；然而，灰度与梯度均对非线性辐射畸变（nonlinear radiation distortions, NRD） 敏感。针对这一问题，本文提出一种对大幅 NRD 具有鲁棒性的新型特征匹配算法，该算法被命名为辐射变化不敏感特征变换（radiation-variation insensitive feature transform, RIFT） 。RIFT 的核心创新点主要体现在三方面：

首先，RIFT 采用相位一致性（phase congruency, PC） 替代图像灰度进行特征点检测。该算法同时兼顾特征点的数量与重复性，在相位一致性图（PC 图）上同时检测角点与边缘点。

其次，RIFT 创新性地提出最大索引图（maximum index map, MIM） 用于特征描述。MIM 基于对数 - 伽柏卷积序列构建，相比传统梯度图，其对 NRD 的鲁棒性显著提升。因此，RIFT 不仅大幅提高了特征检测的稳定性，还克服了梯度信息在特征描述中的局限性。

第三，RIFT 分析了旋转对 MIM 数值的固有影响，实现了旋转不变性。为验证算法性能，本文采用 6 类不同模态的图像数据集对 RIFT 进行评估，包括光 - 光、红外 - 光、合成孔径雷达（SAR）- 光、深度 - 光、地图 - 光及昼夜图像数据集。实验结果表明，在多模态图像上，RIFT 的性能优于 SIFT 与 SAR-SIFT 算法。据我们所知，RIFT 是首个在上述所有模态图像上均能实现优异性能的特征匹配算法。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

function [image1,image2,img3]=mosaic_map(img1,img2,d)

[m1,n1,p1] = size(img1);

m11 = ceil(m1/d);

n11 = ceil(n1/d);

for i=1:2:m11

    for j=2:2:n11

        img1((i-1)*d+1:i*d,(j-1)*d+1:j*d,:)=0;

    end

end

for i=2:2:m11

    for j=1:2:n11

        img1((i-1)*d+1:i*d,(j-1)*d+1:j*d,:)=0;

    end

end

image1=img1(1:m1,1:n1,:);

%%

[m2,n2,p2] = size(img2);

m22 = ceil(m2/d);

n22 = ceil(n2/d);

for i=1:2:m22

    for j=1:2:n22

       img2((i-1)*d+1:i*d,(j-1)*d+1:j*d,:)=0;

    end

end

for i=2:2:m22

    for j=2:2:n22

       img2((i-1)*d+1:i*d,(j-1)*d+1:j*d,:)=0;

    end

end

image2=img2(1:m2,1:n2,:);

%%

img3=image1+image2;

end

🔗 参考文献

Li, Jiayuan, Qingwu Hu, and Mingyao Ai. "RIFT: Multi-modal image matching based on radiation-variation insensitive feature transform." IEEE Transactions on Image Processing 29 (2020): 3296-3310.

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