一种基于超分辨率的可见光和红外图像配准方法

本发明涉及图像配准技术领域，具体提供一种基于超分辨率的可见光和红外图像配准方法，通过无人机航拍实测获得可见光图像和红外图像，并利用三维辐射传输模型模拟构建不同场景的可见光图像和红外图像，在此基础上通过超分辨和金字塔技术扩充生成多组不同分辨率的扩展样本；利用扩展后的样本数据集进行模型训练，模型集成了Transformer深度学习网络和SuperGlue网络，通过Transformer网络进行特征提取和粗匹配，通过SuperGlue网络进行误匹配剔除，实现细粒度的特征匹配。本发明极大扩充了训练样本数据量，并且模型通过粗细两次特征匹配，极大提高了图像配准精度。