其次，一个目标的红外图像和可见光图像中的信息与物体有关，反射因素和遮挡等影响可见光图像质量，而物体的温度发射率等制约着红外图像的拍摄效果[3]。

在红外图像和可见光图像配准中，参考图像和待配准图像的特征点不能随机选，需要有一定区分度。例如在红外图像和可见光图像中信息分布均匀；在两幅图像中应处于相同的点；所选取点应该处于高对比度范围内等等。

此外，两者在不同方法中作用不同。可见光图像探测范围小，无法准确描述较远目标细节，图像上的信息较单一，图像失真因素较多，照度、温度等的微小变化都能使图像畸变。红外图像较可见光相比，由于其图像成像原理来源于物理辐射，其穿透性和隐藏性较好，有较强的环境适应性，探测距离叫可见光图像远，功耗低等等。

1.1.3 图像配准的意义

时代不断在进步，科技不断发展的21世纪，不管是在日常生活中，还是在科学研究、军事应用等领域，图像配准都发挥非常重要的地位。图像配准是图像处理过程中的一个重要分支，其是图像重建、融合、剪切等技术的前提，配准速度和准确率对其他方面的效果都有明显影响。

本课题通过对可见光图像和红外图像的特点的分析比较，综合红外和可见光图像的配准算法，选择合适的以图像融合为最终目的图像配准算法，利用VC6.0平台实现，解决图像配准的实际问题。 

1.2 本文章节安排

在此将本文章节安排布置做简要介绍。

第一章为绪论，简要说明本次论文需要研究的可见光与红外图像配准技术的背景、概念等，并比较了可见光图像和红外图像的异同点，对该技术的前景和国内外发展状况作了总结，最后便是此处的章节安排。

第二章为红外与可见光图像配准概述，阐述了红外图像与可见光图像的配准模型和变换形式，介绍了大致流程图，最重要的便是详细系统的讲解了图像配准所涉及的一般方法。

第三章为基于边缘相关的红外图像和可见光图像配准算法，通过边缘提取，边缘锐化等技术对可见光和红外图像进行配准。

第四章为基于相似三角形的红外图像和可见光图像配准算法，引入图像中的相似三角形及位置相似三角形，并结合RANSAC算法实现配准。

第五章为基于点特征的红外图像和可见光图像配准算法，采用一定方法实现参考图像和待配准图像特征点的自动提取，消除误差配准点并估计仿射参数，最终实现配准。

第六章为实验结果，在理论原理的基础上，编写vc程序，配以适当图片进行三、四、五三章所介绍方法的配准，并比较了各自的优缺点。

最后是结论，通过本次课题的研究学习，对设计过程中遇到的一些问题和最终的结论作了分析介绍，并对一些未能实现的功能和遗憾简要说明。

第二章 红外与可见光图像配准原理

   本章将简要叙述红外图像和可见光图像配准中的配准模型和变换形式，接着了解了配准框架、流程、步骤的一些知识，同时简介了几种红外和可见光图像配准的实现方法。

2.1  图像配准的模型与变换形式

红外图像和可见光图像配准在图像中寻求最佳的时间、空间和灰度值变换，其中，解决红外图像和可见光图像配准的关键环节在于几何变换上。在可见光图像参考图像，其图像度用一个函数gx表示，待匹配图像的参数信息用gy表示[4]，则

  I2（ x， y） = I1( gx( x， y)， gy（ x， y）)              （2.1）