不同波段的图像在采集之初，极有可能因为成像位置的不同而产生图像上的平移、旋转、和缩放，从而使两幅图像无法正常融合，由此图像配准技术应运而生。X光图像、紫外光图像以及红外图像在与可见光配准中都有重要的应用，但是红外与可见光的配准则更具有实际的研究价值。红外图像能观测到被障碍物遮挡的人，而可见光图像则无法观测到人，但是红外图像的清晰度又不及可见光图像，将二者融合则能更清晰地辨别目标。而配准技术则是融合的基础，高效、准确的配准技术，有着非常广泛的应用前景。

自然界中任何物体都会向外辐射红外线，在微光的条件下红外成像远比可见光要清晰，更能探测到高温的物体。而可见光则是人眼最适应的光线，在光线正常情况下更能准确的观测物体的细节。通过红外与可见光图像的配准，在同一幅图像上就兼具了二者的优点，能够更加准确的为观测者提供信息。红外与可见光的配准技术被广泛应在遥感观测、军事、医学等领域。比如在遥感观测领域可以利用红外与可见光图像配准技术来寻找矿产资源，探寻地下水，识别水下目标等。在军事领域红外与可见光图像配准技术来拨开笼罩在战场的硝烟，识别躲在掩体内的地方目标。在医学领域可以完成脑波图像单光子发射断层的（SPET），正发射断层扫描（PET），计算机断层扫描（CT）和磁共振成像（MRI）与可见光图像的配准，帮助医生更好救治病人。综上所述，红外与可见光图像的配准具有重要意义，值得对此进行深入的研究与探讨。论文网

1.2  研究的意义

随着现代科技的迅速发展和新型传感器的不断涌现，人们获取图像数据的能力不断提高。由于不同物理特性的传感器所产生的图像不断增多，同一地区往往可以获得大量不同尺度、不同光谱、不同时相的多源图像数据信息。在利用多源图像信息进行数据融合、目标变化检测、目标识别等多源协同处理工作之前，必须进行多源图像配准工作，配准精度的高低直接影响到后续应用效果的好坏。所以，如何对图像进行高精度的配准一直是图像处理领域的热点与重点。并且随着配准技术的不断发展，更多的实际价值也不断的被创造。所以，对图像配准进行研究，具有理论和实践双重意义。

1.3  本论文的主要内容

本次课题的主要内容是应用基于归一化互信息的方法进行多波段图像配准算法的研究与验证，并采用MATLAB软件编写程序最终仿真实现。互信息的概念虽然最早出现在信息论领域中，随着配准技术的逐步发展也被应用于数字图像处理当中，并被不断完善与发展。本论文共分六章，按照先总述，再所采用的图像配准的步骤，最后到总结与体会，第一章至第六章的内容安排如下：

第一章，绪论。简单介绍了图像配准的选题背景、图像配准技术的发展历程、国内研究现状、配准研究的重要意义以及本文的主要研究内容和组织结构。

第二章图像配准的原理。简单阐述了了多波段图像配准的原理，并对近年来出现的各类方法进行了分类总结和简单的原理说明，以及对配准技术在各方面的应用做了举例说明。最后粗略提到本文所采用的方法。

第三章金字塔算法。本章对本文所用的高斯金字塔算法进行了详细说明，并列举了拉普拉斯金字塔的算法。

第四章基于插值的互信息法配准。本章对简单介绍了互信息的概念，包括简单的最临近点插值算法以及本文所采用的双线性插值，最后给出了基于互信息的配准方法的算法，并通过实验总结了互信息算法的优缺点。文献综述