异源图像匹配算法研究综述

来源：计算机工程与应用杂志2026年第12期北京时间：

作者：高双猛, 王诗薇, 胡俊伟

单位：1.昆明物理研究所，昆明 650223；2.云南北方光电仪器有限公司，昆明 650114；

摘要：异源图像匹配是计算机视觉领域中的一项关键技术，旨在不同传感器或不同成像条件下识别和匹配图像中相同或相似的结构和内容。为探讨现有异源图像匹配方法，对传统异源图像匹配方法进行了总结，对单环节网络、端到端网络、基于孪生网络、基于模态转换、多模态融合等深度学习方法进行了系统性介绍。汇总了常用数据集，并阐释了常用评估指标。为了更直观地呈现各方法的性能表现，选取了16种具有代表性的匹配方法，对其展开了全面的性能对比实验。可视化典型方法在不同场景下的匹配效果，构建多维度评价指标进行定量分析，并对实验结果进行深入分析，同时给出模型轻量化部署建议。对未来的研究方向进行了前瞻性的展望，以期为后续从事相关研究的学者提供有价值的参考与启示。

关键词：异源匹配,图像匹配,特征描述,特征提取,深度学习