Pour résoudre le problème de la faible robustesse au bruit des fonctions de mesure de similarité basées sur la distance traditionnelle dans la tâche d'alignement d'images multisources de télédétection, une méthode d'alignement d'images infrarouges/visibles de télédétection basée sur une solution variationnelle approximative de la divergence KL a été proposée. Tout d'abord, des caractéristiques de bord sont extraites respectivement de l'image infrarouge en temps réel et de l'image visible de référence, obtenant ainsi des caractéristiques communes aux images multisources ; ensuite, en utilisant les informations sur la pose d'imagerie, l'ensemble des points caractéristiques des bords infrarouges est orthocorrigé, et des modèles de mélange gaussien sont construits pour les ensembles de points caractéristiques infrarouges/visibles ; puis, la valeur de la divergence KL entre les deux modèles de mélange gaussien est utilisée comme fonction de mesure de similarité des images, en introduisant des paramètres variationnels contraints, résolus par la méthode des multiplicateurs de Lagrange pour obtenir une solution approchée de la divergence KL ; enfin, un algorithme d'optimisation par essaims particulaires est utilisé pour rechercher les paramètres d'alignement optimaux afin de réaliser l'alignement des images. Dans les résultats des expériences comparatives sur les images de télédétection, l'erreur quadratique moyenne des paramètres d'alignement est de 2,5 avec un temps moyen d'exécution de 1,5 s ; lorsque la variance du bruit gaussien et le coefficient de bruit impulsionnel sont de 0,07, un alignement correct peut toujours être réalisé. Cela démontre que cette méthode possède une forte robustesse et une grande efficacité de calcul.

Méthode variationnelle approximative;Divergence KL;Alignement d'images;Images de télédétection