本发明涉及一种利用几何结构特征从粗到精的红外与可见光图像配准方法，包括以下步骤：(1)对红外与可见光图像分别提取图像边缘及兴趣点这两种几何结构特征，为后续的图像配准做准备；(2)利用边缘对准算法求解初始变换参数，寻找可以使两幅图像的边缘重叠率最大的图像变换；(3)利用上一步计算出的近似变换将每一个兴趣点的待匹配区域缩小为其变换点的邻域范围以排除无关点的干扰，之后利用尺度不变特征变换(SIFT)描述子执行缩小待匹配区域的兴趣点匹配操作；(4)对初始匹配点对执行改进的随机采样一致性(RANSAC)操作以移除误匹配点对；(5)利用剩余的正确匹配点对计算出最终的更加准确的图像变换，完成配准任务。