● 摘要
双模图像匹配是新一代精确制导武器的关键技术之一，本课题旨在通过将实时红外图像与可见光基准图像进行匹配来定位红外弱小目标。由于红外图像与可见光图像的成像机理不同，因此，基于红外和可见光双模图像匹配定位识别红外弱小目标是一项极具挑战性研究课题。本文从图像增强预处理和双模图像匹配两个方面进行研究，重点研究了基于图的熵估计方法及其在双模图像匹配中的应用。论文主要工作如下所述：（1）提出了一种基于反距离加权插值的自适应图像直方图均衡化算法：在非重叠子块直方图均衡化方法的基础上，用反距离加权插值函数的权值描述图像像素之间的相关性，利用权值下降指数调节图像中局部区域的增强效果，通过设置平滑参数控制插值算法的平滑效应。红外图像增强实验结果表明了该方法的可行性。（2）针对互信息方法容易陷入局部极值和运算量大的情况，提出基于图像灰度级降采样的改进方法。实验结果表明，灰度降采样处理能够提高算法效率和双模图像匹配的精度。（3）研究了基于最小生成树和最近邻图的熵估计方法及其在双模图像匹配中的应用，并与基于直方图估计的互信息双模图像匹配方法进行了对比实验。结果表明，基于图的熵估计双模图像匹配方法的精度优于标准的基于直方图估计的互信息方法。