李英杰 张俊举 常本康 钱芸生 刘 磊



一种多波段红外图像联合配准和融合方法

李英杰 张俊举 常本康*钱芸生 刘 磊

(南京理工大学电子工程与光电技术学院 南京 210094)

图像融合；图像配准；多波段红外图像；清晰度指标

1 引言

图像配准作为一个重要的预处理过程已经广泛地应用于图像融合[1,2]、图像拼接[3,4]以及遥感地形图更新[5]等领域。图像配准算法可分为基于灰度的图像配准方法和基于特征的图像配准方法。前者利用匹配区域之间的灰度关系来进行图像配准；后者利用特征点、线以及区域进行配准[6]。随着图像融合技术的快速发展，多模图像融合前的配准方法越来越受到关注，在红外夜视领域[11]，由于多传感器的不同成像原理，多模图像间灰度关联较小，基于灰度的图像配准方法不再适用，而基于特征的方法则依靠其稳定性被广泛地应用。文献[12]提出了一种改进梯度互信息作为匹配特征的多模图像配准方法，并在传统粒子群优化算法基础上引入混沌优化思想和遗传算法中的杂交思想，不仅能够有效抑制局部极值，而且加快了收敛速度，缺点是对于梯度信息不明显的雾霾天气图像，配准精度较差。文献[13]提出了一种基于目标运动轨迹的多模图像配准方法，通过提取多源探测器图像中目标运动轨迹，求解出最优的投影变换矩阵，该方法能够很好地解决多传感器运动目标视频的配准问题，缺点是其配准精度随着运动目标数量的增多而降低。……