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研究目的

最近在做无人机遥感红外和可见光双路数据配准，由于红外相机视野范围较小，因此配准的目的主要是在可见光的视野范围内，裁剪出红外图像对应的部分，同时，保持可见光的高分辨率不变。

本文思路

本文尝试使用Canny边缘检测提取红外和可见光的边缘特征，然后使用模板匹配的方式去进行配准。由于红外图像和可见光图像的分辨率并不相同，因此需要对可见光不断进行下采样，以接近红外图像的分辨率。

总体看来，使用传统方法做跨模态配准效果有限，主要是由于红外图像特征较少，不过在光照充足和建筑特征明显的情况下，有一定效果，后续会采用基于深度学习的配准方法，相关图片由于项目原因不对外公布，这里对代码进行归档。

实验代码

import numpy as np
import argparse
import cv2
import osif __name__ == '__main__':ap = argparse.ArgumentParser()ap.add_argument("-i", "--image", required=False, default=r"lr/Infrared.jpg", help="红外图像路径")ap.add_argument("-v", "--visualize", required=False, default=r"rgb/Zoom.jpg", help="可见光图像路径")ap.add_argument("-o", "--output", required=False, default=r"output", help="输出文件夹路径")args = vars(ap.parse_args())# 读取红外图像/灰度化/边缘检测template = cv2.imread(args["image"])template = cv2.cvtColor(template, cv2.COLOR_BGR2GRAY)template = cv2.Canny(template, 50, 200)(tH, tW) = template.shape[:2]# 读取可见光图像image = cv2.imread(args["visualize"])# image = cv2.resize(image, (tW, tH))gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)found = Nonefor scale in np.linspace(0.2, 1.0, 20)[::-1]:# 多尺度缩小可见光图像resized = cv2.resize(gray, (int(gray.shape[1] * scale), int(gray.shape[0] * scale)))r = gray.shape[1] / float(resized.shape[1])# 若缩小的尺度小于红外图像尺寸，跳出循环if resized.shape[0] < tH or resized.shape[1] < tW:break# 对缩小之后的图像进行边缘检测edged = cv2.Canny(resized, 50, 200)'''cv2.matchTemplate  模板匹配:param 检测图像 模板 模板匹配方法:returns 相似度结果矩阵：(宽: image.shape[1]-template.shape[1]+1; 高：image.shape[0]-template.shape[0]+1)'''result = cv2.matchTemplate(edged, template, cv2.TM_CCOEFF)# print("edged_shape:{}".format(edged.shape))  # (3888, 5184)# print("template_shape:{}".format(template.shape))  # (512, 640)# print("result_shape:{}".format(result.shape))  # (3377, 4545)# 查找模板中最大相似度值和位置_, maxVal, _, maxLoc = cv2.minMaxLoc(result)# 可选：查看匹配图范围# clone = np.dstack([edged, edged, edged])# clone = edged# cv2.rectangle(clone, (maxLoc[0], maxLoc[1]), (maxLoc[0] + tW, maxLoc[1] + tH), (0, 0, 255), 2)# cv2.imwrite(os.path.join(args["output"], "Visualize", "visualize.jpg"), clone)# 若在裁剪区域找到相似度更高的匹配点，更新foundif found is None or maxVal > found[0]:found = (maxVal, maxLoc, r)# 得到匹配度最高的矩阵框坐标_, maxLoc, r = found(startX, startY) = (int(maxLoc[0] * r), int(maxLoc[1] * r))(endX, endY) = (int((maxLoc[0] + tW) * r), int((maxLoc[1] + tH) * r))# cv2.rectangle(image, (startX, startY), (endX, endY), (0, 0, 255), 2)crop_img = image[startY:endY, startX:endX]# cv2.imshow("Image", image)# cv2.imshow("Crop Image", crop_img)# cv2.waitKey(0)thermal_image = cv2.imread(args["image"], cv2.IMREAD_COLOR)# cropping out the matched part of the thermal imagecrop_img = cv2.resize(crop_img, (thermal_image.shape[1], thermal_image.shape[0]))# 创建输出文件夹存储裁剪后的可见光影像if not os.path.exists(os.path.join(args["output"], "process")):os.mkdir(os.path.join(args["output"], "process"))# 保存图片cv2.imwrite(os.path.join(args["output"], "process", os.path.basename(args["visualize"])), crop_img)# 创建对比图像final = np.concatenate((crop_img, thermal_image), axis=1)if not os.path.exists(os.path.join(args["output"], "results")):os.mkdir(os.path.join(args["output"], "results"))cv2.imwrite(os.path.join(args["output"], "results", os.path.basename(args["visualize"])), final)