遥感图像配准方法研究——综述
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Th s e hn l g e r v d d i t h e a e o is r y lv lb s d r g o a e it a i n, m a e f a u e o e t c o o is a edi i e n o t r e c t g r e :g a e— a e e i n l g s r to i g t r — e r e ba e e it a i n,a d i a e u d r t n i g a d e p a a i n b e e it a i n Th i p i c p e n s d r g s r to n m g n e s a d n n x l n to — a d r g s r to . s er rn i ls a d r g s r to ro m a c r n l z d a d t er a v n a e n i . e it a i n pe f r n e a e a a y e n h i d a t g sa d d s d a t g s a e p i t d o t f a l i y
文章 编 号 : 17—752 1)0 0 1 6 6288(001— 0— 0 0
遥 感 图像 配 准 方 法 研 究 —— 综 述
苏清 贺 程 红 孙 文邦
( 国人 民解放 军 空军 航 空大 学 特 种 专业 系 ,吉 林 长 春 102) 中 302
摘 要 :图像 配 准技 术是 近 年来发 展迅 速 的 图像处理 技术 之 一,是 图像 融合、 图像 镶
中。随着 全球 遥 感 图像 数据 量 的迅 速 增 加 ,研
嵌 、超 分辨 率 图像 处理 等领 域所 不可缺 少 的关键 步骤 。对 遥 感 图像 自动 配准领 域 出现
的最新技 术进行 了总 结,并将 图像 配准 方 法分 为 三类:基 于 区域灰度 的配准方 法、基 于 图像 特征 的配准方 法和基 于对 图像 的理解和 解释 的配 准方 法。从原 理和 配 准性能上 对各 类方法进行 了分析 ,并指 出 了它们各 自的优 势和 存在 的问题。 关 键词:图像 配准;特征 选择;算法 中图分 类号 : T 71 P5 文献 标识码 : A DO : 1. 6 ̄.s. 7— 8 . 1. . 1 I 0 99 in1 2 75 00 0 0 3 s 6 8 2 10
究快速 、 有效 、 精度 的 自动配准方法 已经成为 高 遥感 信息获取 中迫切需 要解决 的 问题 。
2 遥 感 图像 配 准 的发 展 现 状 及 基 本 内
容
根据 不 同 的标准 ,图像 配准有 很 多分类 方 法,但 总的来说,可以大致分为 三类 :基 于区域
灰度的配准 方法 、 基于 图像 特征的配准方法和基 于对 图像 的理解 和解释 的配准方 法。其 中, 前两 类为 图像 自动配准方法 。 基于 区域灰度 的配准方
( e at n f p c l , it nU i r t f iFre C agh n 302 C ia D pr met ei t Av i nv syo r oc hn cu 102, h ) o s ay ao ei A n
A b t a t I g e it a i n i o e o h m a e pr c s i g t c n lg e e eo e a i l n r c n src: ma e r g s r to s n ft e i g o e sn e h o o i s d v l p d r p d y i e e t y a s I s a s e ta t p i h e d f i a e f so e r . t i n e s n i l s e n t e f l s o m g u i n,i a e m o a c n u e —e o u i n i g i m g s i ,a d s p r r s l to ma e
K ey or w ds: i a e it a i m ge r g s r ton;f t e s l c i ea ur e e ton;a ihm etc rt i
1 引 言
经过 数 十年 的发 展 ,图像 配准 技 术 已经 成 为越来越受关注 的图像处理技术之 一。 图像配 准 是 对取 自于 不 同时间 、不 同传感器 或 不 同视 角
的同一景 物 的两 幅或 多幅 图像进 行 匹配 和叠 加
的过程。图像 配准技术在 图像融合 、 图像 镶嵌、 超 分 辨率 图像处 理等 领 域得 到 了广泛 应 用 。图
像 配准 的 目的是 根据 图像 的几何 畸变 特 点 ,将
待 配准 图像变 换 到与参 考 图像相 统 一 的坐标 系
O v r i w f Re o e S nsng I a e R e i t a i n M e hods e v e o m t e i m g g s r to t
s n —e CHE o g S e — a g u Qig h , NG H n , UN W nb n
pr e sng e c.T he new oc s i t aut m a i e s r i e hnol i s f e o e s nsng m a s a e s o t c r git aton t c og e or r m t e i i ge r um m arz d. ie