在红外与可见光图像的配准中,可见光图像和红外图像之间存在较大的灰度差异,对同一景物所表现出的特征也不相同,这是造成配准精度不高和配准方法困难的主要原因。在配准中,对于边缘特征比较明显的图像,通过归一化互信息和边缘特征相结合的方法来将其配准,很好地利用了图像的边缘特征,减小了图像因灰度差异和特征不同所带来的影响,并且这种方法实现简单、鲁棒性高。由于互信息是利用图像的统计信息,计算量大,速度慢。为了解决这一问题,用小波分析对图像进行分层,通过逐层配准大大减小了配准过程所需计算量。实验的结果表明,针对红外与可见光图像灰度和图像特征存在较大差异,采用基于归一化互信息和边缘特征相结合的图像配准算法可以取得较好的结果;同时通过采用小波变换分层的方法,使这种图像配准算法的速度比基于互信息的图像配准方法的速度提高了一个数量级,且实现简单、配准结果具有较高的准确性和稳定性。