可见光与红外图像之间的配准是新一代巡航导弹制导中的关键技术之一,本文是在总结已有的配准算法和分析可见光与红外图像特点的基础上,重点研究它们之间的配准问题。论文的第一、二章阐述了课题研究背景和意义,总结了已有图像配准算法;通过分析可见光与红外两类传感器的成像特点,重点讨论了基于特征的配准方法。论文的第三章为了克服已有基于特征的配准算法中存在的问题,提出了一种基于干线对的全局最优算法来配准可见光与红外图像。该算法主要分为五步:1)提取直线特征;2)把符合要求的直线两两配对,形成干线对;3)寻找所有可能匹配的干线对组合;4)利用分支定限法求解相互兼容的最优干线对匹配集;5)利用匹配干线对的顶点作为控制点,求解变换模型参数,完成图像配准。该算法主要有两方面的贡献:一是提出了一种新的配准特征-干线对,该特征易于提取、信息量充足且容易确定同名像点;二是提出了一种新的图像配准策略,它能同时兼顾图像特征属性之间的相似性与特征空间关系之间的一致性。论文的第四章提出了一种结合模型限制和灰度信息的图像配准方法。该方法主要分为四步:1)提取点特征;2)利用模型限制和灰度信息进行点特征的配准;3)利用配准的点特征进行模型参数的求解;4)利用求得模型对图像进行重采样,完成图像的配准。该方法在寻找点之间对应性的过程中充分利用已知的模型限制,降低了计算量,提高了配准精度。论文的第五章提出了一种半自动的高精度图像配准算法,该算法具有三个方法的主要特点:1)不受图像变换模型的影响,只要求变换具有全局一致性;2)进行配准时只需人工选择少量的控制点来计算模型的初始参数,然后利用自动算法提出的点特征进行参数的精确求解,计算量小、速度快、精度高,且具有很强的稳健性;3)对同种传感器和不同传感器图像之间的配准都是适用的。论文的第六章设计并实现了融入本论文提出方法的图像配准系统,并用大量实际图像进行了测试。实验表明,本文提出的方法能够有效的配准可见光与红外图像。