1、“.....导致图像失真，因为待融合的图片的近似图片差异过大，即相关性较弱，往往不能准确的分配权重。，而对于慢变函数而言，频率分辨率是显著的。基于多频域分别融合的小波变换技术，将幅圖像分别变换到不同的频域，用不同的融合规则进行处理，得到的新图像能有效提高多焦点图像的清晰程度。参考文献关于红外与可见光图像配准的研究论文原稿行小波变换，建立他们的小波塔型分解接着对每分解层分别进行融合处理，各分解层上的频率分量根据融合规则进行融合处理，最终得到融合后的小波金字塔对融合后的小波金字塔进行小波逆变换，所得到的图像即为重构的融合图像。匹配角点计算出相关的匹配点，师匹配点精度更高因为该算法只考虑特征点间的几何性质，所以对图像间的灰度变化缩放旋转平移具的研究论文原稿......”。

2、“.....代表时间，代表角频率。我们在时域中要求的分辨率越高，则相应的频率分辨率就越低。所以要选择较大的分析窗口去扩展。还有个很重要的参考标准是。当很大时，时间分辨率差，但频率分辨率较高，低频成分占到了很大的比例当很小的时候，时间分辨率较高，但频率分辨率的经济型奇异值分解种更简洁的，更省时的方法，是基于的奇异值分解法。因为在该种方法中，只有矩阵的各别列被保留，用来重建结果图片。跟普通的基于的相比，这种方法在建立类光栅的矩阵有所不同。用相同的标准化操作在每个维度来建立以零为中心数据。原始在原始中，将原始空间的数据投射到特征空间，来增加方差主要成分分析法主要成分分析法的主要过程是将些相关变量转换成些非相关变量......”。

3、“.....本方法可以在保留大量信息的情况下，通过突出图片的相似点和不同点来进行匹配。在图像融合时，主要分析维度减少前后的数据，帮助减少多余的信息并且重点突出特征最为明显的成分，近步增加信号对噪声的比例。景并融合配准。对于遥感图像，些具有良好的光谱信息，而些具有相对较高的几何分辨率。因此，这些图像在许多方面都是互补的，没有个图像能清晰展示场景的全部特征。通过整合这些图像，充分利用这些图像的优点和各自的不同的信息，在不同的图像中看到互补的特征，从而生成相对较清晰的图像。融合技术包括最简单的像素平均方法，更复杂的方法，有主要相似。由角形顶点与对边对应的关系，可以通过角形对应长度的边，判断出对匹配的角点。但相似角形中会存在误匹配问题......”。

4、“.....提出了位臵相似角形的概念。位臵相似角形满足般相似角形的性质，相似角形对应边正向夹角相等，规定逆时针为夹角的正方向。通过位臵相似角形，可以去除掉大量误匹配角形，但当两幅图像间旋转角度很小或图像间仅存在计算出相关的匹配点，最后利用算法拟合出匹配参数对图像进行配准。关于红外与可见光图像配准的研究论文原稿。首先是提取角点。角点检测算法就是对角点响应函数进行阈值处理，即提取的局部极大值其次是搜索最优匹配和判别相似角形。为加快计算速度，提取的角形需满足边互不相等，明显的成分，近步增加信号对噪声的比例。图像的融合通常需要从不同的图像获得原始图像的特征。在同场景下，通常不同的仪器或捕获技术进行取景并融合配准。对于遥感图像，些具有良好的光谱信息......”。

5、“.....因此，这些图像在许多方面都是互补的，没有个图像能清晰展示场景的全部特征。通过整合这些图像，充分利用这些图像的优点关于红外与可见光图像配准的研究论文原稿成分分析和小波变换融合等等。基于相似角形法基于相似角形法的首要任务是将提取出来的角点组成相似角形，通过算法搜索出两副图像中最匹配的对相似角形即找出最匹配的个角点并通过相似角形的性质，计算出相关的匹配点，最后利用算法拟合出匹配参数对图像进行配准。关于红外与可见光图像配准的研究论文原稿。，都小于等于时，两角形位臵相似，当图像间旋转角度很小或仅存在平移问题时，通过阈值控制，即设角形对应边的正方向夹角为，当条对应边正方向夹角同时满足或时，认为是位臵相似角形，即误差小于或时......”。

6、“.....图像的融合通常需要从不同的图像获得原始图像的特征。在同场景下，通常不同的仪器或捕获技术进行序列中的多余数据。相同的，但类栅格矩阵被建立和标准化，变换就会被式子用来去特征值和特征向量。式式基于的经济型奇异值分解种更简洁的，更省时的方法，是基于的奇异值分解法。因为在该种方法中，只有矩阵的各别列被保留，用来重建结果图片。跟普通的基于的相比，这种方法在建立类光栅的矩阵有所不同。用相同的移问题时，不满足位臵相似角形的条件。且由于红外与可见光图像中角点间相关度较小，如果去除掉类似这种情况的匹配角形，可能会使配准误差变大，甚至找不到匹配点。因此，可以通过设臵两个误差阈值，来控制相似角形匹配，即当图像间旋转角度较大时......”。

7、“.....当满足，用角形边对应成比例的判定条件，判别相似角形。但角形的条边需要与另角形的每条边进行匹配，才能判断出是否相似，这样计算量很大。如果角形相似，对应长度的边应匹配即长边对应长边，为此，先计算角形每条边的长度。按边长从大到小的顺序，求对应长度的边长的比值。设臵误差阈值当角形对应长度的边长比值在误差阈值内近似相等时，即认为两个角形各自的不同的信息，在不同的图像中看到互补的特征，从而生成相对较清晰的图像。融合技术包括最简单的像素平均方法，更复杂的方法，有主要成分分析和小波变换融合等等。基于相似角形法基于相似角形法的首要任务是将提取出来的角点组成相似角形......”。

8、“.....主要成分分析法主要成分分析法的主要过程是将些相关变量转换成些非相关变量，其核心算法是计算出经过压缩后的最优的数据组的描述。本方法可以在保留大量信息的情况下，通过突出图片的相似点和不同点来进行匹配。在图像融合时，主要分析维度减少前后的数据，帮助减少多余的信息并且重点突出特征最为关于红外与可见光图像配准的研究论文原稿异值分解的主要理念是通过对奇异值的分解来寻找特征值和特征变量。总体上来看，个的矩阵可以被分解成个小的矩阵。式其中，是个的矩阵，是个的非负的对角矩阵，代表矩阵的奇异值。是个的矩阵。并且的每列给出矩阵在主要成分空间里的坐标。通过保持矩阵的列并且重建结果图像，这样很容易减少原始图像方法光子学报，冯宇平......”。

9、“.....孙立悦，等图像自动拼接融合的优化设计光学精密工程，纪华，吴元红外与可见光图像配准研究现状与展望，赵振兵，高强等较强的鲁棒性，可以较好地解决在刚体变换条件下红外与可见光图像配准的问题。可以减少背景中不需要的物体，保留关键物体。同时，背景和所要突出的物体的对比度提高了。关键物体的边沿被增强，有利于接下来的融合和进程的跟踪。基于的图像融合成功的保留了所有关键特征，并且增强了信噪比，增强边缘，突出主要特征。但是在空间域上有时差。高频成分只占小部分。换句话说，基函数可以被视为个系统的脉冲响应函数而被过滤掉。经过转换后的信号提供了有关时间和频率的信息。因此，小波变换不仅包含了与快速傅立叶变换类似的信息，还具有小波的特殊性质......”。