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作者：张晓宇;
单位：新疆财经大学;
摘要：为提高图像处理的精度和效率，并扩展红外图像在实际应用中的使用范围，提出一种基于聚类分析的红外图像配准算法。该算法先构建红外图像观测模型，利用该模型描述理想的红外图像与实际红外图像之间的关系，得到低分辨率的实际红外图像；然后使用最大后验估计方法对低分辨率红外图像进行超分辨率重建；接着以超分辨率重建后的红外图像为基础，利用Harris角点检测算法提取红外图像内角点特征并建立红外图像配准特征集，通过K-means聚类算法对红外图像角点特征之间距离、方向特征向量夹角进行计算；最后选择聚类中心，并依据角点特征距离与方向特征向量夹角对红外图像角点特征进行聚类处理，得到红外图像配准结果。实验结果表明：所提算法对低分辨率红外图像的超分辨率重建效果较好，可有效提取红外图像内的角点特征，并实现不同红外图像配准，应用效果较佳。
关键词：红外图像;;配准算法;;聚类分析;;观测模型;;角点特征;;Harris角点检测;;K-means聚类算法
