一种基于自模态相关与跨模态估计的多模态图像配准方法

本发明公开了一种基于自模态相关与跨模态估计的多模态图像配准方法。方法包括：首先构建由图像频率分解、自模态相似性编码、跨模态匹配估计、光流生成与精细化以及图像变换模组构成的初始框架模型，然后将已配准的可见光和热红外图像进行空间变换后构建为训练集，对模型进行训练获得可见光与热红外配准模型，通过可见光与热红外配准模型对可见光与热红外图像进行多模态图像配准。本发明可以充分构建可见光与热红外图像的自模态相似性，提升跨模态特征匹配估计的准确性，实现对于视角差异与模态差异显著的可见光与热红外图像的高精度配准，并且在夜晚、雨天、雾天等恶劣环境条件下依旧可以稳定地对可见光与热红外图像进行配准，具有较强的鲁棒性。