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龙图腾网获悉东南大学申请的专利基于IMU和里程计的红外与可见光传感器在线配准方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116188545B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211707440.1，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权基于IMU和里程计的红外与可见光传感器在线配准方法是由耿可可;柳智超;殷国栋;王金湘;张宁;庄伟超;祝小元;高强;徐利伟设计研发完成，并于2022-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于IMU和里程计的红外与可见光传感器在线配准方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于IMU和里程计的红外与可见光传感器在线配准方法，涉及计算机视觉及图像处理技术领域，解决了红外与可见光图像的配准精度不够高的技术问题，其技术方案要点是对红外和可见光图像分别进行了图像增强和灰度处理，提高了两个图像的灰度相似性，为后续特征点对提取和匹配创造了更好条件，提高了准确率；采用改进的FAST方法提取角点，添加了尺度和旋转的描述，大大提升了它们在不同图像之间表述的鲁棒性；依据双向搜索算法筛选匹配特征点对，有效地减少了误匹配数量；利用视觉里程计中构建对极几何约束的配准策略，能够有效利用特征点对来计算图像间准确的变换关系，从而得到最新的外参矩阵。

本发明授权基于IMU和里程计的红外与可见光传感器在线配准方法在权利要求书中公布了：1.一种基于IMU和里程计的红外与可见光传感器在线配准方法，其特征在于，包括： S1：通过安装在红外传感器和可见光传感器下的IMU对前后帧红外传感器与可见光传感器的相对位姿是否发生变化进行判断，若发生变化转至步骤S2； S2：对同一帧下红外传感器的红外图像和可见光传感器的可见光图像进行获取，对红外图像和可见光图像进行预处理以使红外图像和可见光图像的尺寸相同，得到第一红外图像和第一可见光图像； S3：通过Laplace算子对第一红外图像进行增强得到第二红外图像，对第一可见光图像进行灰度处理得到第二可见光图像； S4：通过改进的FAST角点方法对第二红外图像和第二可见光图像的FAST角点进行提取，所述FAST角点选取完成后，通过质心法实现所述FAST角点的旋转； 其中，所述质心法包括： S431：在一个图像块B中，定义该图像块B的矩为： mpq＝∑x，y∈Bxp'yq'Ix,y；p',q'＝{0,1}； 其中，Ix,y表示每个特征点的灰度值； S432：通过矩得到图像块B的质心，则质心表示为： 其中，质心M表示以图像块b灰度值作为权重的中心；m10表示X轴上的灰度值，m10＝∑x,y∈BxIx,y；m01表示Y轴上的灰度值，m01＝Σx,y∈ByIx,y；m00表示整个特征点周围整个圆的灰度值，m00＝∑x,y∈BIx,y； S433：将图像块B的几何中心O与质心M进行连接，得到方向向量则所述FAST角点的方向表示为： θ＝arctanm01m10； S434：所述FAST角点根据方向θ实现旋转，达到所述FAST角点的旋转不变性； S5：通过BRIEF描述子对所述FAST角点周围图像区域进行描述，得到描述信息，所述FAST角点和所述描述信息构成特征点； S6：依据汉明距离对第二红外图像和第二可见光图像中的特征点进行匹配，当匹配的特征点的汉明距离小于最小距离的两倍时保存该匹配的特征点得到匹配特征点对，否则剔除该匹配的特征点； S7：根据双向搜索算法对匹配特征点对进行筛选，得到最终匹配特征点对； S8：利用视觉里程计根据最终匹配特征点对构建对极几何约束，根据对极几何约束和里程计得到红外传感器和可见光传感器的相对位姿变换矩阵，根据所述变换矩阵对红外传感器和可见光传感器进行配准。

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