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    摘要图像配准技术是图像处理技术的一种，是图像重建、图像融合、图像剪切等图像处理技术的前提，红外图像和可见光图像配准作为重要的多传感器配准技术分支，广泛应用与医疗、自动控制、军事等各大领域。可见光图像的直观性与红外图像的信息多样性结合更全面的反应了图像细节和图像效果信息，但由于两者成像原理的不同和灰度信息的差异使得红外和可见光图像配准方法困难并且配准精度一定程度上收到影响。60332

    本文为基于vc的红外图像和可见光图像配准算法实现，简要介绍了配准过程中的一些基本问题，运用边缘提取、仿射变换、相似三角形、RANSAC算子、特征点自动提取、Gabor滤波器等技术主要提出了三种红外和可见光图像配准方法，最后通过编写vc程序加以实现。

    毕业论文关键字  图像配准  红外图像  可见光图像  边缘  相似三角形  特征点

    毕业设计说明书（论文）外文摘要

    Title    Vc-based infrared image and visible image registration algorithm

    Abstract

    Image registration technique is an image processing technology, image reconstruction, image fusion, image cropping and other image processing techniques premise, infrared and visible image registration as an imp- ortant branch of multi-sensor registration techniques, widely used in medical, automatic control, and military and other major areas.  The combination of visible image’s intuition and infrared image’s persity more comprehensive reflects the effect of image detail and image info- rmation, but the difference between the two imaging principle makes it difficult on  grayscale information infrared and visible image regis- tration and affects registration accuracy to a certain extent.

    This article is based on vc infrared image and visible image registration algorithm, the registration process outlined some of the basic issues, the use of edge detection, affine transformation, similar triangles, RANSAC operator, features automatic extraction, Gabor filter techniques proposed three main infrared and visible image registration method, and finally realized registration through the preparation vc procedures.

    Kewaords  Image registration   infrared image   visible image edge feature points     similar triangles

    1 绪论1

    1.1 本课题背景及意义1

    1.2 本文章节安排2

    2 红外与可见光图像配准原理4

    2.1 图像配准的模型和变换形式4

    2.2 图像配准流程及步骤4

    2.3 图像配准方法简介5

    3 基于边缘相关的红外与可见光图像配准方法11

    3.1 选定图像区域提取区域边界11

    3.2 利用边缘相关性实现图像配准12

    4 基于相似三角形匹配的红外与可见光图像配准14

    4.1 特征点提取14

    4.2 搜索最佳配准三角形14

    4.3 RANSAC算法 15

    4.4 算法流程16

    5 基于特征点的红外与可见光图像配准方法17

    5.1 算法流程17

    5.2 参考图像特征点自动提取17

    5.3

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