Lors de l'assemblage d'images multispectrales, en raison des exigences d'imagerie et des différences d'informations entre les bandes spectrales, il est impossible de réaliser un assemblage rapide d'images spectrales multi-bandes sous des conditions de faible recouvrement. Pour résoudre ce problème, cet article propose un algorithme adaptatif d'assemblage rapide d'images multispectrales à faible taux de recouvrement avec amélioration de la corrélation de phase. En prenant le canal à entropie maximale des images multispectrales comme canal de référence, une méthode de découpage avec renforcement de la corrélation d'images est conçue, qui découpe par pas spécifiques les images spectrales de deux lentilles adjacentes sous le canal de référence pour augmenter le taux de recouvrement des images spectrales à apparier ; une méthode des moindres carrés est introduite pour ajuster dynamiquement le nombre de découpes et la taille des pas, réalisant ainsi l'optimisation de la compensation relative tout en améliorant l'adaptabilité et la précision de l'algorithme ; en utilisant le principe de cohérence des déplacements entre deux images de plans adjacents sous différents canaux, le positionnement par déplacement du canal de référence permet de résoudre l'impossibilité d'assemblage de certains canaux dû à un manque d'information tout en améliorant l'efficacité de l'assemblage des images multispectrales. Les expériences montrent que cette méthode permet un assemblage rapide d'images spectrales à 16 canaux avec un taux de recouvrement d'au moins 5 %, surpassant les algorithmes Harris, SIFT, FAST-SURF et BRISK-ORB en qualité globale et en temps, offrant ainsi une certaine valeur pratique.

corrélation de phase; assemblage d'images multispectrales; faible recouvrement; renforcement de la corrélation; méthode des moindres carrés