Para resolver el problema del bajo rendimiento frente al ruido de las funciones tradicionales de medición de similitud basadas en distancia en la tarea de registro de imágenes heterogéneas de teledetección, se propone un método de registro de imágenes infrarrojas/visibles de teledetección basado en una solución aproximada variacional de la divergencia KL. Primero, se extraen características de borde de la imagen infrarroja en tiempo real y de la imagen visible de referencia, obteniendo características comunes de imágenes heterogéneas; luego, utilizando la información de la pose de imagen, se corrigen ortográficamente los puntos característicos de borde de la imagen infrarroja y se construyen modelos mixtos gaussianos para los conjuntos de puntos característicos infrarrojos/visibles; a continuación, el valor de la divergencia KL entre los dos modelos de mezcla gaussiana se utiliza como función de medida de similitud de imágenes, introduciendo parámetros variacionales con restricciones, resueltos mediante el método de multiplicadores de Lagrange para lograr la solución aproximada del objetivo de la divergencia KL; finalmente, se emplea un algoritmo de optimización por enjambre de partículas para buscar los mejores parámetros de registro y completar el registro de imágenes. En los resultados de los experimentos de comparación con imágenes de teledetección, el error cuadrático medio de los parámetros de registro fue de 2.5 y el tiempo medio de ejecución de 1.5 s; con una varianza de ruido gaussiano y un coeficiente de ruido de sal y pimienta de 0.07, aún puede lograrse un registro correcto. Esto demuestra que el método posee una fuerte robustez y eficiencia computacional.

Método aproximado variacional;Divergencia KL;Registro de imágenes;Imágenes de teledetección