针对可见光图像和红外图像的匹配问题，提出一种基于边缘信息的Harris-SIFT匹配算法。匹配过程中，对红外图像进行Retinex边缘增强，再分别对可见光图像和处理后的红外图像进行双边滤波预处理，以增强两类图像边缘结构的相似度。采用Sobel算子提取图像边缘信息，并基于Harris-SIFT算法对边缘信息进行特征点检测和描述，再分别通过最近邻和次近邻比值法，以及RANSAC算法完成粗匹配和精匹配。在精匹配的基础上，通过快速校验边缘图像中匹配点对在扩展邻域内的结构特征一致性，检测并筛除部分误匹配点对，从而进一步提高匹配精度。通过采用多幅图像进行实验，处理结果表明，该算法能够有效改善可见光图像与红外图像的匹配效果。