● 摘要
本文根据变焦可见光和红外图像配准及融合的具体要求，主要研究了变焦可见光的配准、可见光和红外图像的配准以及双模图像的融合算法。根据变焦可见光和红外图像的特点，着重研究了利用图像特征间的几何关系和图像变换域实现图像配准的方法。其中，采用了Delaunay三角网来表征图像特征之间的关系，并在三角网中定义了图像变换的几何不变量：角度节点向量、归一化长度节点向量及邻域面积比向量。通过几何不变量的匹配实现图像的配准。在红外和可见光图像的配准中，由于不同波段间图像存在较大灰度差异，图像的特征间差异较大。本文采用图像变换域的方法，利用图像间整体的相关性实现红外和可见光图像的配准。文中还就构建Delaunay三角网的特征参数对匹配结果的影响以及变换域图像配准的有效性和精度等进行了分析。最后，本文对图像的融合算法进行了介绍，并采用映射法和线性加权法对配准后的红外和可见光图像进行了融合。实验证明，利用图像特征间的几何关系和图像变换域的方法能够有效的实现变焦可见光之间以及可见光和红外图像之间的配准，使图像间通过确定的几何变换模型能够达到空间上的一致性，为图像的融合提供依据。