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龙图腾网获悉合肥工业大学;中国电器科学研究院股份有限公司申请的专利一种电路板的可见光图像与红外图像之间的配准方法及装置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：CN116433733B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202310060353.X，技术领域涉及：G06T7/33；该发明授权一种电路板的可见光图像与红外图像之间的配准方法及装置是由黄海鸿;郑心遥;李磊;胡嘉琦;周帮来;刘志峰设计研发完成，并于2023-01-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电路板的可见光图像与红外图像之间的配准方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开一种电路板的可见光图像与红外图像之间的配准方法及装置。配准方法为：采用图像区域分块统计信息熵，并根据阈值，提取其高熵信息区域作为后续检测特征点的原始图像，在提高特征点质量的同时提升检测效率；选用FAST+SIFT算法相结合的方法提取图像特征点；采用改进的SIFT特征点环形描述子；根据FLANN匹配法与改进的RANSAC算法，完成特征点匹配与误匹配剔除，从而实现图像的精匹配。本发明在图像匹配时，通过选择更能体现出图像特征的点进行匹配，在保证匹配精度的同时改善了传统SIFT算法在进行特征点提取时效率较慢，响应强度不高的问题，在配准效率与精度上相比于传统算法均有明显提高。

本发明授权一种电路板的可见光图像与红外图像之间的配准方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种电路板的可见光图像与红外图像之间的配准方法，其特征在于，所述配准方法包括以下步骤： 步骤一、将所述电路板的可见光图像和红外图像作为输入图像； 步骤二、针对两输入图像均采用非重叠滑动窗口遍历，并分割窗口，计算分割后窗口区域的信息熵，根据获取的信息熵形成的直方图，将高于给定预设信息熵阈值的图像局部区域定义为高熵区域，低于给定信息熵阈值的图像局部区域定义为低熵区域，所述高熵区域用于后续算法特征提取而参与特征点检测，所述低熵区域不参与特征点检测； 步骤三、采用SIFT+FAST算法对红外图像中筛选出的高熵区域和可见光图像中筛选出的高熵区域分别进行特征点检测，分别筛选出具有代表性的点作为各自的SIFT特征点；特征点检测的检测方法包括以下步骤：构建高斯尺度空间；高斯尺度空间特征点检测及精确定位；去除低对比度的点和位于图像边缘的点；计算特征点方向；其中，利用关键点邻域像素的梯度方向特点，从而实现图像的旋转不变性；以特征点为中心的多个邻域窗口内采样，并用直方图统计邻域像素的梯度方向；梯度直方图的范围是0—360°，每45度为一个方向，将直方图分为8个方向，即每个特征点有8个梯度方向信息；直方图的峰值代表了该特征点处邻域梯度的主方向，即作为该特征点的方向；同时使用高斯函数对直方图进行平滑，减少突变的影响，在梯度方向直方图中，当存在另外一个相当于主峰值80％能量的峰值时，则将这个方向认为是该特征点的辅方向；一个特征点可能会被指定具有多个方向，一个主方向，一个以上辅方向，用于增强匹配的鲁棒性； 步骤四、对两图像检测出的SIFT特征点，分别构建环形描述符并进行PCA降维处理，分别获取可见光图像的64维特征向量描述符和红外图像的64维特征向量描述符； 步骤五、以欧式距离与余弦相似度作为两图像的相似性度量指标，计算两幅图像上特征点特征向量的欧式距离与余弦相似度，采用最近邻次近邻FLANN算法对参考图像和待匹配图像进行初始匹配，并采用RANSAC算法剔除其中的错误匹配，最终实现可见光图像和红外图像之间的精匹配。

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