Visible and infrared image matching based on CycleGAN-SIFT

HAO Shuai; WU Yingqi; MA Xu; HE Tian; WEN Hu; WANG Feng

doi:10.37188/OPE.20223005.0602

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Visible and infrared image matching based on CycleGAN-SIFT

Information Sciences | 更新时间：2026-09-12

- Visible and infrared image matching based on CycleGAN-SIFT
- Optics and Precision Engineering Vol. 30, Issue 5, Pages: 602-614(2022)
- 作者机构：
  
  1.西安科技大学电气与控制工程学院，陕西西安 710054
  2.西安科技大学安全科学与工程学院，陕西西安 710054
  3.渭南师范学院物理与电气工程学院，陕西渭南 714000
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.37188/OPE.20223005.0602
  CLC： TP394.1
- Received：20 August 2021，
  
  Revised：2021-09-16，
  
  Published：10 March 2022
- 稿件说明：
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郝帅,吴瑛琦,马旭等.基于CycleGAN-SIFT的可见光和红外图像匹配[J].光学精密工程,2022,30(05):602-614.

HAO Shuai,WU Yingqi,MA Xu,et al.Visible and infrared image matching based on CycleGAN-SIFT[J].Optics and Precision Engineering,2022,30(05):602-614.
郝帅,吴瑛琦,马旭等.基于CycleGAN-SIFT的可见光和红外图像匹配[J].光学精密工程,2022,30(05):602-614. DOI： 10.37188/OPE.20223005.0602.

HAO Shuai,WU Yingqi,MA Xu,et al.Visible and infrared image matching based on CycleGAN-SIFT[J].Optics and Precision Engineering,2022,30(05):602-614. DOI： 10.37188/OPE.20223005.0602.

摘要

针对红外图像和可见光图像因成像机理不同导致传统匹配算法匹配精度不高、鲁棒性差的问题，提出一种基于CycleGAN-SIFT的可见光和红外图像匹配算法。为了减小可见光图像与红外图像之间特征差异对匹配结果造成的影响，通过迁移学习共享权重的方式在可见光图像和红外图像基础上利用CycleGAN生成伪红外图像，利用SIFT特征提取算法分别提取伪红外图像和红外图像的特征点并进行匹配。为了降低错误匹配率，利用RANSAC剔除误匹配点对。最后，将伪红外图像上的特征点映射至可见光图像，从而实现可见光图像与红外图像的匹配。为了验证所提出算法的有效性，从OTCBVS和TNO Image Fusion Dataset数据集中任选4组异源图像，并分别在无噪声、有噪声以及存在角度畸变3种情况下与SIFT、Canny-SIFT、SURF以及CMM-Net 4种经典算法进行比较。实验结果表明，在不考虑角度畸变和噪声干扰的条件下，所提出算法的匹配正确率可达95%以上；当存在角度畸变和噪声干扰情况时，本文算法的匹配正确率依然在95%以上，具有匹配精度高、鲁棒性强的优点。

Abstract

Traditional infrared and visible image matching algorithms generally have the problems of low matching accuracy and poor robustness due to the different imaging mechanisms of source images. To solve this problem， a visible-infrared image matching algorithm based on the CycleGAN-SIFT was proposed. To reduce the influence of feature differences between visible and infrared images， a pseudo-infrared image was generated by CycleGAN by applying transfer learning and sharing weight. The feature extraction algorithm， known as scale-invariant feature transform（SIFT）， was used to extract and match the feature points of the pseudo-infrared image with those of the infrared image. Then， to reduce the false matching rate， random sample consensus（RANSAC） was used to eliminate the false matching point pairs. Finally， the feature points of the pseudo-infrared image were mapped to the visible image， thus finalizing the match between the visible and infrared images. To verify the effectiveness of the proposed algorithm， four groups of heterogeneous images were selected from the OTCBVS and TNO image fusion dataset and tested under the three conditions of no noise， noise， and angle distortion. Experimental results show that the matching accuracy of the proposed algorithm can reach over 95% when the angle distortion and noise interference are not considered. In the presence of angle distortion and noise interference， the matching accuracy still remains above 95%， thereby confirming the high matching accuracy and strong robustness of the proposed algorithm.

关键词

Keywords

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