一种多波段红外图像联合配准和融合方法

ByElmer1

摘 要：多波段红外图像配准和融合是得到更高质量夜视图像的关键步骤。过去，这两种方法被定义为两个独立的
$ [" F- F- F2 Y' T4 g图像处理过程。因此，在融合过程中忽略配准误差会严重影响最后的融合质量。为解决上述问题，该文提出一种新
的迭代优化方法，该方法通过寻找最优配准参数来获得最佳的融合性能，采用基于人眼感兴趣区域的清晰度指标作
为融合质量评价函数来完善配准过程，采用模拟退火法解决联合优化问题。实验结果表明，针对夜视领域的多波段
红外图像，该方法在配准精度、融合质量以及稳定性上明显优于常用的配准和融合算法。
1 W: G; ?6 `0 k4 R关键词：图像融合；图像配准；多波段红外图像；清晰度指标
1 引言
) O+ t0 {3 A5 x2 U9 }) B1 J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
" N  H/ V7 S& j# ]6 ?" P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
6 m$ d4 j3 W$ z特征点、线以及区域进行配准[6]。随着图像融合技术
2 j) N  E! ~- b# S% m" C的快速发展[7 10]，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
* d1 [* z6 D- ?! Q' F( e2 J不同成像原理，多模图像间灰度关联较小，基于灰
/ h0 K" h6 R: R8 f! s0 Q度的图像配准方法不再适用，而基于特征的方法则
3 ~& I& K/ U( k) r  |% @, r5 ~依靠其稳定性被广泛地应用。文献[12]提出了一种改

) ?8 s$ b3 g& s8 o& V


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