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针对红外／可见光异源图像匹配，提出基于无迹变换的KL散度异源图像匹配方法。首先，分别提取异源图像Sobel边缘特征点，并校正红外特征点集；然后，分别构建两特征点集的高斯混合模型，采用无迹变换法求解两高斯混合模型的KL散度，对红外特征点集的高斯混合模型进行相似变换，寻找到使KL散度最小时的变换矩阵Tmin，此即两特征点集精确匹配时的变换矩阵。实验结果表明：提出的算法在噪声和出格点较多情形下仍能正确匹配，且能快速收敛。