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微光夜视仪和红外夜视仪在各领域尤其是在军事上得到迅速发展和广泛应用。同时,多波段融合夜视一直是研究热点,最常用多波段融合夜视仪包括微光与红外波段。采用微通道板的微光夜视仪价格昂贵,随着探测器技术的发展,低照度CCD/CMOS可以达到0.005 Lux照度的探测能力,为微光夜视仪为在各行各业应用提供了可能。多波段图像的配准也是融合首要解决的问题,既要考虑算法的有效性,也要考虑算法在硬件系统的实时性。论文研究内容以非制冷长波红外探测器与低照度CCD搭建的硬件平台上实现实时配准为目标,具体完成的工作包括:(1)在分析红外与低照度CCD图像及各种配准算法基础上,研究了基于特征的图像配准技术,并根据红外与低照度图像的特征,选用点检测方法对图像进行特征点的提取,并重点研究了特征点提取中国际著名的SIFT和SURF算法。(2)提出了改进的SURF算法。在原SURF的基础上从主方向的确定和特征点的描述两个方面进行了改进,提高了主方向的精度并降低了描述子的维数。该方法结合Canny和形态学边缘检测算法进行红外与低照度图像的边缘提取,而后在边缘上进行特征点检测,减少了计算量。同时采用两级筛选的方式对特征点进行了粗匹配与精匹配,即首先以欧式距离作为相似性度量标准,结合最近邻距离法对初始特征点进行初步筛选,再用随机抽样一致性算法(RANSAC)对匹配结果进行筛选,消除了错误匹配。最后通过最小二乘优化算法求解仿射变换方程得到配准图像,提高了匹配精度。实验结果表明,改进的SURF算法相较原算法具有可行性和鲁棒性,并且能够实现红外与微光图像的配准,配准精度达到运用要求,与原始SIFT和SURF相比运算时间降低。(3)搭建了硬件平台,将改进的SURF图像配准算法移植到硬件。本文采用TI公司的AM5728处理器为核心搭建了嵌入式算法实验平台,并采用FLIR公司非制冷长波红外探测器Tau2和SONY VS-205DM 1/3”黑白CCD分别作为红外图像与低照度图像采集系统。通过在硬件上的实验,证明本文算法在硬件上具有可行性,为实现夜视仪实时采集系统打下了坚实的基础。