1.一种考虑模态差异的红外与可见光图像配准方法，其特征在于，包括：获取红外图像与可见光图像；将红外图像与可见光图像映射为辐射不变的图像；对辐射不变的图像进行局部特征计算和局部点匹配，得到匹配的特征点对；根据匹配的特征点对在红外图像与可见光图像中的像素坐标，利用渐进一致采样算法，得到红外图像到可见光图像的变换参数；根据所述变换参数，将红外图像的坐标变换到可见光图像坐标系下，实现红外图像与可见光图像的配准。
2.如权利要求1所述的一种考虑模态差异的红外与可见光图像配准方法，其特征在于，对红外图像与可见光图像，先进行傅里叶变换映射到频域，在频域上进行二维对数伽柏滤波。
3.如权利要求2所述的一种考虑模态差异的红外与可见光图像配准方法，其特征在于，基于小波变换，利用二维对数伽柏滤波器的空域奇对称部分和偶对称部分，对红外图像和可见光图像按照多个尺度与多个方向进行空域滤波；计算不同尺度与不同方向滤波后结果的实部与虚部，并计算各个像素幅值；计算同一方向不同尺度的空域像素点幅值叠加结果，得到多个方向的对数伽柏图；每个像素取值为不同方向的对数伽柏图相应像素最大值，得到辐射不变图。
4.如权利要求1所述的一种考虑模态差异的红外与可见光图像配准方法，其特征在于，利用深度自注意力学习网络，对辐射不变的图像进行局部特征计算和局部点匹配，得到匹配的特征点对。
5.如权利要求4所述的一种考虑模态差异的红外与可见光图像配准方法，其特征在于，将辐射不变的图像输入深度自注意力学习网络，局部特征卷积神经网络提取两个粗略特征图，尺寸为原始图像大小的1/8，以及两个精细特征图，尺寸为原始图像大小的1/2；将粗略特征图展平为一维向量并使用位置信息进行编码；一维特征向量经过一个自注意力层和一个交叉注意力层，分别捕获图像内和图像之间的全局上下文以增强特征；进一步输入匹配模块以获得粗略匹配；所述匹配模块通过双Softmax算子实现，计算匹配置信度矩阵，以置信度选择匹配项；将在粗略特征图上获得的匹配细化为具有亚像素精度的精细匹配。
6.如权利要求1所述的一种考虑模态差异的红外与可见光图像配准方法，其特征在于，在得到红外图像与可见光图像中匹配的特征点对后，根据特征点对所在的像素坐标计算图像间的变换参数。
7.如权利要求4所述的一种考虑模态差异的红外与可见光图像配准方法，其特征在于，依据变换参数，将红外图像的坐标变换到可见光图像的坐标系下，按照对应位置像素取平均值，得到最终的融合图像。
8.一种考虑模态差异的红外与可见光图像配准系统，其特征在于，包括：数据采集模块，被配置为：获取红外图像与可见光图像；映射模块，被配置为：将红外图像与可见光图像映射为辐射不变的图像；特征点匹配模块，被配置为：对辐射不变的图像进行局部特征计算和局部点匹配，得到匹配的特征点对；变换参数计算模块，被配置为：根据匹配的特征点对在红外图像与可见光图像中的像素坐标，利用渐进一致采样算法，得到红外图像到可见光图像的变换参数；配准模块，被配置为：根据所述变换参数，将红外图像的坐标变换到可见光图像坐标系下，实现红外图像与可见光图像的配准。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现了如权利要求1-7任一项所述的考虑模态差异的红外与可见光图像配准方法的步骤。
10.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现了如权利要求1-7任一项所述的考虑模态差异的红外与可见光图像配准方法的步骤。
