従来の距離ベースの類似度測定関数が異種リモートセンシング画像のマルチモーダル画像レジストレーションタスクでノイズ耐性が低い問題を解決するために，変分近似解法によるKLダイバージェンスに基づく赤外線/可視光リモートセンシング画像レジストレーション手法を提案する．まず，赤外線リアルタイム画像および可視光基準画像からそれぞれエッジ特徴を抽出し，異種画像の共通特徴を得る．次に，撮影姿勢情報を利用して赤外線画像のエッジ特徴点集合を正射補正し，赤外線／可視光画像特徴点集合に対してそれぞれガウス混合モデルを構築する．さらに，2つのガウス混合モデル間のKL（Kullback–Leibler）ダイバージェンス値を画像類似度測定関数として用い，拘束付き変分パラメータを導入し，ラグランジュの未定乗数法を用いて変分パラメータを解き，KLダイバージェンス値の近似的な目的関数値を求める．最後に，粒子群最適化アルゴリズムを用いて最適なレジストレーションパラメータを探索し，画像レジストレーションを実現する．リモートセンシング画像に関する対比実験結果において，本手法のレジストレーションパラメータの二乗平均平方根誤差平均値は2.5，平均処理時間は1.5秒であり，ガウスノイズ分散および塩胡椒ノイズ係数が0.07の場合でも正確なレジストレーションを実現できる．これは，本手法が高いロバスト性と計算効率を有していることを示す．

変分近似法;KLダイバージェンス;画像レジストレーション;リモートセンシング画像