《表1 文中方法配准结果客观评价Tab.1 Objective evaluation results of the proposed registration method》

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《基于NSCT域FAST角点检测的电气设备红外与可见光图像配准》

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由表1知，相比文献[8]、文献[13]与文献[17]的配准方法，文中方法的客观指标的提高一部分是因为PIIFD描述符计算时考虑了多模态图像梯度翻转的特性，特征描述比传统的SURF描述符更加准确，而另一方面，FAST角点检测的快速性和准确性带来运行时间的下降，文中方法的运行时间可通过优化数据结构和编译方式进一步缩短至秒级，这为在电气设备在线监测系统中的实际应用提供了数据支持。相比文献[19]所提出的基于PIIFD描述符的配准方法，文中方法的运行时间增加4.76%，而在平均CMR和平均RSME两个指标上分别提高2.52%和11.58%。其原因主要有:利用灰度冗余和NSCT分解增加了计算的复杂度；经过灰度冗余和NSCT分解后的低频子带图像全局特征更为显著，特征间的相似性更强，基于FAST的更准确的特征点提取能够减轻后续特征点匹配以及错配剔除的压力，有利于优化配准效果和配准效率。