红外与可见光图像自动配准：互信息与小波变换结合的新算法

"本文主要介绍了一种用于红外与可见光图像自动配准的新算法，该算法结合了小波变换和互信息最大化原理。通过小波分析确定图像的关键区域（ROI），然后利用仿射变换构建图像变换模型。接着，对低分辨率图像进行插值提升分辨率，并计算灰度直方图以估计概率分布。最终，通过模拟退火算法寻找全局最优解，确保配准的准确性。实验结果显示该方法的有效性。" 红外与可见光图像的配准是图像处理领域中的一个重要课题，特别是对于多模态图像分析，如在军事监控、遥感或医学成像等应用中。由于红外和可见光图像捕获的是目标在不同光谱波段的信息，它们可能因传感器差异、成像时间或角度的不同而存在几何和灰度上的偏差，因此需要进行配准以实现准确的数据融合和分析。 传统的配准方法通常依赖于人工选择控制点，但这在多模态图像配准时变得复杂，因为不同传感器图像的特征可能不完全匹配。此外，手动操作耗时且难以实现自动化。红外与可见光图像之间的相关性较低，加上传感器特有的非线性畸变，使得配准更具挑战性。 针对这些挑战，本文提出的算法采取了创新的方法。首先，通过小波变换来检测图像的模极大值，这有助于识别图像的关键区域，即感兴趣区域（ROI）。小波变换能提供多尺度信息，有助于在不同层次上捕捉图像细节。接着，应用仿射变换建立一个数学模型，描述图像间的几何关系，如平移、旋转和缩放。仿射变换是一种线性变换，可以较好地处理图像的大致几何变化。 在图像预处理之后，低分辨率图像通过插值方法提高分辨率，以便更好地匹配高分辨率图像。然后，计算每个图像的灰度直方图，用以估计概率分布，这是基于互信息理论的一部分。互信息是衡量两个随机变量之间相互依赖程度的度量，此处用于衡量红外与可见光图像之间的相似性。通过最大化互信息，可以找到最佳的配准参数，确保图像的灰度分布尽可能一致。 最后，利用模拟退火算法进行全局优化。模拟退火算法是一种全局搜索策略，可以从较宽的搜索空间中找到接近最优解的配准参数，避免陷入局部最优。这种方法能够克服局部极小值的问题，从而提高配准的精度和鲁棒性。 通过实验验证，该算法在红外与可见光图像配准方面表现出良好的效果，证明了其在解决多模态图像配准难题上的有效性。这一研究对于推动红外与可见光图像的自动配准技术有着重要的理论和实践意义，有助于进一步提高多传感器图像处理的效率和准确性。