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在红外与可见光的配准中,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的主要原因。目前,对于边缘特征比较明显的图像,主要通过归一化互信息和边缘特征相结合的方法来将其配准。这种方法的优点是容易实现,鲁棒性高;缺点是计算量大、速度慢。因此我们比较了3种不同算法间的优缺点,能为图像的融合和配准研究提出新的研究方向和想法。