Para resolver o problema do baixo desempenho anti-ruído das funções tradicionais de medida de similaridade baseadas em distância na tarefa de registro de imagens heterogêneas de sensoriamento remoto, foi proposto um método de registro de imagens infravermelhas/visíveis de sensoriamento remoto baseado em uma solução variacional aproximada da divergência KL. Primeiramente, características de borda foram extraídas respectivamente de imagens infravermelhas em tempo real e imagens visíveis de referência, obtendo assim características comuns das imagens heterogêneas; em seguida, usando informações da pose de captura, o conjunto de pontos de características de borda das imagens infravermelhas foi corrigido ortoretilinearmente, e modelos de mistura gaussiana foram construídos para os conjuntos de pontos de características das imagens infravermelhas/visíveis; depois, o valor da divergência KL entre os dois modelos de mistura gaussiana foi usado como função de medida de similaridade das imagens, introduzindo parâmetros variacionais restritos, que foram resolvidos pelo método dos multiplicadores de Lagrange para obter a solução aproximada da divergência KL; finalmente, um algoritmo de otimização por enxame de partículas foi aplicado para buscar os melhores parâmetros de registro e realizar o registro das imagens. Nos resultados dos experimentos comparativos com imagens de sensoriamento remoto, o erro quadrático médio dos parâmetros de registro foi 2,5, com tempo médio de execução de 1,5 s; quando a variância do ruído gaussiano e o coeficiente de ruído sal e pimenta eram 0,07, o registro correto ainda pôde ser alcançado. Isso demonstra que o método possui alta robustez e eficiência computacional.

Método variacional aproximado;Divergência KL;Registro de imagens;Imagens de sensoriamento remoto