基于特征的多源遥感图像配准研究
多源遥感数据应用于鄱阳湖水环境研究
多源遥感数据应用于鄱阳湖水环境研究1. 本文概述本文聚焦于多源遥感数据在鄱阳湖水环境研究中的创新应用与深入探索。
随着遥感技术的快速发展和大数据时代的来临，多源遥感数据因其时空覆盖广、观测信息丰富而成为监测和评估复杂水环境系统的有力工具。
本研究通过整合运用Landsat系列、Sentinel卫星、Radarsat合成孔径雷达（SAR）以及其他新型遥感平台提供的光学与微波遥感数据，针对鄱阳湖这一中国最大淡水湖的水环境特性，开展了一系列高精度、动态化的监测研究。
研究的核心内容涵盖鄱阳湖水体面积变化、水质参数反演、水位波动监测、湿地生态响应等多个层面。
我们不仅详尽探讨了如何选取合适的数据源并进行预处理，还开发了一套适用于鄱阳湖水环境特征的遥感数据分析模型与算法，旨在实现对湖泊水体透明度、富营养化程度、水面蒸发量等关键水环境指标的有效估算与动态追踪。
研究结合实地采样验证和历史统计资料，构建了鄱阳湖水环境演变的时空格局模型，以期为湖泊水资源管理、湿地保护、生态系统健康维护及区域可持续发展规划提供科学依据与决策支持。
2. 鄱阳湖概况在撰写关于《多源遥感数据应用于鄱阳湖水环境研究》的文章中，“鄱阳湖概况”段落可以这样构建：鄱阳湖，位于中华人民共和国江西省北部，地理位置处于东经11549至11646，北纬2824至2946之间，横跨九江、南昌、上饶三市行政区域，是长江中下游地区一颗璀璨的明珠。
作为中国第一大淡水湖，鄱阳湖以其庞大的水体面积和平原湖泊的独特性质，在国内乃至全球湖泊体系中占有极其重要的地位。
其水域面积随季节和水位波动显著，平水位时湖面约为3150平方公里，而在高水位时可扩大至超过4125平方公里，而低水位时则缩减至不足500平方公里，显示出典型的吞吐型湖泊特征。
鄱阳湖接纳了赣江、抚河、信江、饶河、修河五大河流以及博阳河、漳田河、潼津河等区间来水，这些河流汇入湖中，经过湖区的有效调蓄，最终通过湖口流入长江主干流，对于维持长江中下游水位稳定、减轻洪水压力具有战略意义。
多源遥感影像配准技术分析
文章 编 号 ：６ ３ ３ （０ ７ ０ －２ １０ １７ ￣３８ ２０ ）４ ５ －４ ０
多 源遥 感 影 像 配 准 技 术 分 析
禄 丰 年
（ 南省 测 绘 局 ， 南 郑 州 河 河 ４ ００ ） ５ ０ ０
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， 图像 融合 、 是 目标提取 与定 位、 变化 监测 、 高分辨 率影像 重建 等处理工作不可缺少的步骤。首先给 出了多源遥感 影像 配准 的概 念和基本过 程， 然后着重从 匹配 基 元、 转换函数 、 相似性测度 、 匹配策略 ４个方面对 国内外现有 的影像配准 技术和方 法进 行 了分析和评 述 ， 最 后指 出 了影像配准技 术所 面临 的主要难题和发展方 向。 关 键 词： 影像配准； 影像融合 ； 特征提取
文献 标 识 码 ： Ａ 中 图分 类 号 ：２７ Ｐ３
Ｏｎ Ｍ ｕ ｔ－ ｏ ｒ ｅＨ ｉｈ－ ｓ ｌｔｏ ｍ ｏ ｅＳ ｎ ｉ ｇＩ ａ ｅＲｅ ｉ ｒ ｔｏ ｅ ｈ ｉ ｕ ｓ ｌ － ｕ ｃ ｇ － ｏｕ ｉｎ Ｒｅ ｔ ｅ ｓｎ ｍ ｇ ｇｓ ａｉｎ Ｔ ｃ ｎ ｑ ｅ ｉＳ Ｒｅ ｔ
随着 当前 传 感 器技 术 的不 断 发 展 ， 别 是 多 不 同方式 下 的得 到的需要 与标 准 参考 影像 配 准 的 特 种 新型 传感器 的不 断 涌 现 ， 感 数据 处 理 中 的多 影像 。待 配准 影像 相对 于参 考影 像 的配 准具 体可 遥 源影像 配准技术 逐渐 成为 摄影 测量 界学 者们 研 究 定 义 为两 幅 影 像 在 空 域 和 灰 度 上 的 映 射 或 者 变 的热点 。通过 对 影像 的精 确 配 准 ， 以实 现 在 物 换 。 可 方 空间代 表 同一 目标 的 同名特 征如 点 、 、 等 的 线 面
基于遥感与地理信息系统的高精度测绘技术研究与应用
基于遥感与地理信息系统的高精度测绘技术研究与应用摘要：高精度测绘技术是利用遥感与地理信息系统相结合的方法，获取地球表面准确、全面的地理空间信息的重要手段。
本文首先介绍了遥感技术原理与高分辨率影像处理方法，以及遥感数据在测绘中的应用案例。
其次，探讨了遥感数据与GIS数据集成、遥感数据与地面测量数据融合技术，以及它们在高精度测绘中的应用案例。
最后，分析了高精度测绘技术面临的挑战与瓶颈，包括数据获取成本、精度与准确性、技术标准等方面的问题。
未来，随着人工智能、大数据等新技术的发展，高精度测绘技术有望在城市规划、资源管理、环境监测等领域发挥更为重要的作用，为社会经济的可持续发展提供更为强大的支持。
关键词：信息系统；技术研究引言在当今数字化时代，高精度测绘技术在城市规划、资源管理、环境监测等领域扮演着至关重要的角色。
遥感与地理信息系统的融合使得我们能够获取地球表面更加准确、全面的地理空间信息，为社会发展提供了强有力的支持。
本文旨在探讨高精度测绘技术的研究与应用，着重介绍遥感技术原理、数据处理方法以及与地理信息系统的集成与融合技术。
首先，将对遥感技术的基本原理和方法进行介绍，以及其在高精度测绘中的重要性和应用。
其次，将重点讨论遥感数据与地理信息系统的融合技术，包括数据集成与融合方法以及在实际应用中的案例分析。
最后，将分析当前高精度测绘技术所面临的挑战与瓶颈，并探讨未来发展的趋势与应用前景。
通过本文的研究，有望为高精度测绘技术的进一步发展提供理论支持和实践指导，推动其在各个领域的广泛应用和深入研究。
一、遥感技术在高精度测绘中的应用（一）遥感原理与技术遥感是通过卫星、飞机等载具获取地球表面的信息，其原理基于电磁波与地物的相互作用。
不同波段的电磁波与地物有不同的反射、吸收和透射特性，遥感技术通过探测这些特性来识别地物。
常用的遥感波段包括可见光、红外线、热红外等。
遥感技术主要分为光学遥感和微波遥感两大类，光学遥感适用于地表覆盖和地形特征的识别，微波遥感则可以穿透云层和植被，适用于土地利用分类和海洋监测等。
多源遥感影像数据融合技术与实践的开题报告
多源遥感影像数据融合技术与实践的开题报告一、研究背景随着卫星遥感技术的不断发展，遥感影像数据的获取、处理、分析和应用已经得到了广泛的应用和迅速发展。
多源遥感影像融合技术是遥感应用中重要的一环，能够有效的提升遥感影像的信息提取和分析能力。
在遥感影像的分类、目标识别、地形分析、资源调查和环境监测等领域，多源遥感影像融合技术已经得到了广泛的应用。
二、研究目标本次研究旨在探讨多源遥感影像数据融合技术的原理、方法和实践应用，深入分析多源遥感影像融合技术的优点和存在的问题，针对存在的问题提出相应的解决方案，并通过实践验证，为遥感影像数据融合技术的发展提供参考和借鉴。
三、研究内容1. 多源遥感影像数据融合技术的分类和原理通过文献综述和理论分析，对多源遥感影像数据融合技术进行分类和原理的解析和概述。
包括基于像元级别和特征级别的融合技术，以及融合方法的原理。
2. 多源遥感影像数据融合技术的实现方法分析现有的多源遥感影像数据融合技术的实现方法，包括基于图像配准的融合方法，基于小波变换的融合方法，基于特征选择的融合方法等。
3. 多源遥感影像数据融合技术应用案例分析选取多种不同的遥感影像数据源，通过实践验证多源遥感影像数据融合技术在不同应用场景下的效果，包括农作物分类、城市土地利用变化监测、海岸线提取等。
4. 多源遥感影像数据融合技术存在问题的分析和解决方案针对多源遥感影像数据融合技术在实践应用中存在的问题，如配准误差、信息重叠、数据处理效率等，提出相应的解决方案。
四、研究意义本次研究对于深入探讨多源遥感影像数据融合技术的原理和应用，促进遥感影像数据融合技术的发展具有重要意义。
通过实践应用，可以验证多源遥感影像数据融合技术在不同应用场景下的实用性和效果，在解决问题的同时也提高融合技术的应用范围和水平。
同时，本次研究还可以为后续的相关研究提供参考和借鉴。
基于多源遥感数据融合的矿区土地利用分类方法研究
芜大高速公路，西邻长江下游，南部与黄山相邻。区内地形
此 外，值 得 指 出 是，为 确 保 两 种 数 据 源 在 融 合 前 做
较为丰富，以山地、丘陵和城区为主，海拔大致位于 -10m 到完全配准，本次使用 ENVI 下的自动配准流程工具，以
至 220m 之间，属北亚热带湿润季风气候，四季分明，雨量 Sentinel-2A 数据为基准影像对 CB04 全色数据进行自动
作为矿产资源大国，同时也是开采国，矿业经济在我国 经济建设与发展的过程中具备十分重要的地位和作用 [1]，大 量的农业与工业生产资料均来自矿产资源。矿产开发对于推 进城镇化、工业化以及区域经济发展具有重要的支撑作用。 但是由于矿业长期以来以投入大、消耗大和排放高的发展模 式为主，导致其对于矿区和周边区域的环境生态造成了较大 影响 [2]。矿山开采过程中的固体废料堆积、土地损毁等问题 严重威胁着我国的生态安全与粮食安全。
Index）、归 一 化 建 筑 指 数 NDBI（Normalized Difference Build-up Index）、 改 进 归 一 化 水 体 指 数 MNDWI
选择 Sentinel-2A 影像数据来获取研究区范围内的光 （Modified Normalized Difference Water Index）、加 强
共 3 个。考虑到植被生长周期，本次选择数据的获取时间为 1.5 分类样本的选取
2020 年 4 月 26 日，级别为 L1C 级。此外，由于 60m 数据分
本次以航测数据、谷歌地图影像和研究区已有地形图为
辨率较低，选择分辨率为 10m 和 20m 的波段为研究对象， 基础数据，并结合实地勘测来选取样本数据。各类地物所对
波段总数共 10 个，利用 Sen2cor、SNAP 和 ENVI 软件对原 应样本数据的统计情况如表 1 所示，训练样本与验证样本的
基于多源遥感数据的城市变化监测研究——以郑州市为例
来的 ， 有宏观、 速 、 具 快 准确 、 时 等特 点 ， 人类 实 现 全 及 是 球 范 围 内的多 层 次 、 视 角 、 多 多领 域 的 对 地 立 体 观 测 而 植被 、 体变 化 。 水
获取丰富的资源信Βιβλιοθήκη 的一种综合性 空间探测技术 ， 被广
１ 研 究 区及数 据
泛应用于现代社会持续发展 、 资源综合 规划与利用 、 城 １ １ 研 究 区概 况 ． 乡规 划 与管 理 、 自然 灾 害 防治 、 境 动 态 监 测 等 多 个 科 环 郑州市是河南省省会 ， 于河南省 中部偏北 ， 位 东经 学研 究 和应用 领 域 中 。 １２４ １４ １ ， １ 。２ 一 １。４ 北纬 ３ 。６ ３ 。８ 北临黄河 ， ４ １ ～ ４５ ， 西
校 正 的 目的 就 是 要 改 正 原 始 影 像 的几 何 变 形 。作 者 通
青年科研基金项 目（０ ８ ０ ２ ２０ Ａ ３ ）
作者 简 介 ：刘 乐 乐 （９ ４一 ） 男 ， 南 平 顶 山 人 ， 士 研 究 生 ， １８ ， 河 硕
主要从 事 国土 资 源 遥 感 监 测及 可持 续 利 用 研 究 ， Ｅ ｍａ ） ｉ （ — ｉ ｌ— １ ｕ
第２ ９卷
２１ ０ ０年
第 １ 期
２月
地域研究 与开发
ＡＲＥＡＬ ＲＥＳ ＥＡＲＣＨ ＡＮＤ ＤＥＶＥＬ ０ＰＭ ＥＮＴ
Ｖｏ ． ９ Ｎｏ １ １２ ．
Ｆ ｂ． ２ Ｏ ｅ Ｏ１
基 于 多 源 遥 感 数 据 的城 市 变 化 监 测 研 究
— —
以郑 州 市 为 例
刘 乐 乐。 ，汪 云 甲 ，陈 国 良 ，乔 浩 然
《基于多源数据的煤田火区识别方法研究》
《基于多源数据的煤田火区识别方法研究》一、引言煤田火区是煤炭开采过程中常见的环境问题之一，其不仅对煤炭资源造成浪费，还可能引发严重的环境问题。
因此，煤田火区的识别与监测对于预防和控制火灾、保护环境和资源具有重要意义。
随着遥感技术和计算机技术的不断发展，多源数据在煤田火区识别中得到了广泛应用。
本文旨在研究基于多源数据的煤田火区识别方法，以提高煤田火区的识别精度和效率。
二、多源数据概述多源数据是指来自不同传感器、不同时间、不同空间分辨率的数据。
在煤田火区识别中，常用的多源数据包括卫星遥感数据、航空遥感数据、地面观测数据等。
这些数据具有不同的特点和应用场景，可以相互补充，提高煤田火区识别的准确性和可靠性。
三、煤田火区识别方法1. 遥感数据预处理在进行煤田火区识别之前，需要对遥感数据进行预处理，包括辐射定标、大气校正、图像融合等。
这些预处理步骤可以提高数据的信噪比和分辨率，为后续的识别和分析提供更好的数据基础。
2. 煤田火区提取煤田火区的提取是煤田火区识别的关键步骤。
常用的提取方法包括基于像素的分类方法、面向对象的分类方法和机器学习方法等。
其中，机器学习方法在煤田火区提取中得到了广泛应用，可以通过训练模型来提高识别的准确性和效率。
3. 多源数据融合多源数据融合是将不同来源的数据进行融合，以提高数据的可靠性和准确性。
在煤田火区识别中，可以将卫星遥感数据、航空遥感数据、地面观测数据等进行融合，从而提高识别的精度和效率。
融合方法包括数据同化、数据互操作等。
四、实验与分析为了验证基于多源数据的煤田火区识别方法的可行性和有效性，我们进行了实验和分析。
首先，我们收集了某地区的卫星遥感数据、航空遥感数据和地面观测数据。
然后，我们使用机器学习方法对数据进行训练和分类，提取出煤田火区。
最后，我们将提取结果与实际火区进行对比，评估识别的准确性和可靠性。
实验结果表明，基于多源数据的煤田火区识别方法具有较高的准确性和可靠性。
与传统的单一数据源相比，多源数据可以提供更加丰富的信息，提高识别的精度和效率。
遥感影像配准方法探讨
科技信息2010年第7期SCIENCE&TECHNOLOGY INFORMATION遥感是目前为止能够提供全球范围的动态对地观测数据的惟一手段,其成像模式多种多样。
多源传感器影像的数据融合,可以产生出比单一信息源更精确、更完整、更可靠的影像信息。
在融合这些多源遥感影像数据时,必须先进行影像配准，经过适当配准的多传感器图像可以在像素级直接融合形成融合图像，然后在此基础上完成目标探测、特征提取和目标识别等处理。
图像配准广泛应用于航空航天技术、地理信息系统、图像镶嵌、图像融合、目标识别、虚拟现实等领域。
1图像配准的基本概念图像配准是指同一目标的两幅（或者两幅以上）图像在空间位置上的对准，图像配准的技术过程称为图像匹配。
影像匹配实质上是在两幅(或多幅)影像之间识别同名点,是计算机视觉及遥感数字图像制图的核心问题[1]。
对影像匹配可作如下数学描述[2]:若影像I1与I2中的像点O1与O2具有坐标P1=(x1,y1)、P2=(x2,y2)及特征属性f1与f2，即O1=(P1,f1)、O2=(P2,f2)。
其中f1与f2可以是P1与P2为中心的小影像窗口的灰度矩阵g1与g2,也可以是其他能够描述O1与O2的特征。
基于f1与f2定义某种测度m(f1,f2)。
所谓影像匹配就是建立一个映射函数M满足：P2=M(P1,T)、M(f1,f2)=max或min(O1∈I1,O2∈I2)。
其中T为描述映射M的参数矢量,测度m表示O1与O2的匹配程度,称为匹配测度。
基于不同的理论或不同的思想可以定义各种不同的匹配测度,因而形成了各种影像匹配方法及相应的实现算法。
2图像匹配的一般算法2.1基于图像灰度的匹配方法基于图像灰度的匹配方法的基本思想是：首先对待匹配图像做几何变换；然后根据灰度信息的统计特性定义一个目标函数，作为参考图像与变换图像之间的相似性度量，使得匹配参数在目标函数的极值处取得，并以此为匹配的判决准则和匹配参数最优化的目标函数，从而将匹配问题转化为多元函数的极值问题；最后通过一定的最优化方法求得正确的几何变换参数。
实验报告遥感影像融合(3篇)
第1篇一、实验背景随着遥感技术的发展，遥感影像在资源调查、环境监测、城市规划等领域发挥着越来越重要的作用。
然而，由于遥感传感器类型、观测时间、观测角度等因素的限制，同一地区获取的遥感影像往往存在光谱、空间分辨率不一致等问题。
为了充分利用这些多源遥感影像数据，提高遥感信息提取的准确性和可靠性，遥感影像融合技术应运而生。
遥感影像融合是将不同传感器、不同时间、不同分辨率的多源遥感影像进行综合处理，以获得对该区域更为准确、全面、可靠的影像描述。
本文通过实验验证了遥感影像融合技术在提高遥感信息提取准确性和可靠性方面的作用。
二、实验目的1. 了解遥感影像融合的基本原理和方法；2. 掌握常用遥感影像融合算法；3. 通过实验验证遥感影像融合技术在提高遥感信息提取准确性和可靠性方面的作用。
三、实验原理遥感影像融合的基本原理是将多源遥感影像数据进行配准、转换和融合，以获得具有更高空间分辨率、更丰富光谱信息的融合影像。
具体步骤如下：1. 影像配准：将不同源遥感影像进行空间配准，使其在同一坐标系下；2. 影像转换：将不同传感器、不同时间、不同分辨率的遥感影像转换为同一分辨率、同一波段的影像；3. 影像融合：采用一定的融合算法，将转换后的多源遥感影像数据进行融合，生成具有更高空间分辨率、更丰富光谱信息的融合影像。
四、实验方法1. 实验数据：选取我国某地区的高分辨率多光谱遥感影像和全色遥感影像作为实验数据；2. 融合算法：选用Brovey变换、主成分分析（PCA）和归一化植被指数（NDVI）三种常用遥感影像融合算法进行实验；3. 融合效果评价：采用对比分析、相关系数、信息熵等指标对融合效果进行评价。
五、实验步骤1. 数据预处理：对实验数据进行辐射校正、大气校正等预处理；2. 影像配准：采用双线性插值法对多光谱影像和全色影像进行配准；3. 影像转换：对多光谱影像进行波段合成，得到与全色影像相同分辨率的影像；4. 影像融合：分别采用Brovey变换、PCA和NDVI三种算法对转换后的多源遥感影像数据进行融合；5. 融合效果评价：对比分析三种融合算法的融合效果，并采用相关系数、信息熵等指标进行定量评价。
遥感图像配准技术的研究进展
Ｐ ｈ ｏ ｔ ｏ ｇ ｒ ａ ｍｍｅ ｔ ｒ ｙ ａ ｎ ｄ Ｒｅ ｍｏ ｔ ｅ Ｓ ｅ ｎ ｓ ｉ ｎ ｇ ， １ ９ ８ ６ ， ２ ６（ ３ ） ： １ ５ ０ —１ ６ ６ ．
④ 王瑞 瑞， 马建 文， 陈雪 ： 《 多 源 遥 感 影 像 自动 配 准 技 术 的 研 究 进 展 》 ， 《 遥 感信 ． ￣） ２ ０ １ １年 第 ３期
图 像 配准 是 在 不 同 的时 间或 是 采用 不 同的传
的途 径获 取遥 感数 据 ． 同时 国内外 也 已经研 制 出许 感器 或是 不 同的视 角 ， 对 同一 景物 上获得 的 两幅或 多不 同类 型 的遥感 器 ， 应用 在各 个领 域 中 。遥感 是 多 幅 图像 进 行 识 别 、 叠 加 的 过 程①， 主 要 分 为 以下 至今 唯 一能 随时 获 得全 球 实 时 动 态 数据 的一 种 方 四个 步 骤②： 特 征提 取 、 特 征 匹配 、 配 准模 型 的确 定 法 。遥 感 图像 的成 像模 式有 许 多种 ， 其得 到 的数 据 和 图像重采 样④ 。
１ ０００．
⑧ Ｗ． Ｆ￣ ｒ ｓ ｔ ｎ ｅ ｒ ．Ａ ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｂａ ｓ ｅ ｄ ｃ ｏ ｒ ｒ ｅ ｓ ｐｏ ｎ ｄ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｆ ｏ ｒ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｍａ ｔ ｃ ｈｉ ｎｇ． Ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ Ａｒ ｃ ｈ ｉ ｖ ｅ ｓ ｏ ｆ
（ ２ ） 特征 匹配 。统 计特 征 主要是 根据 对 应 区域
术 也将会 变 得更 加 快速 ， 效率 更 高 ， 精 度更 高 ， 真 正 统 计 特征 的相似 性来选 取 最佳 匹配值 ； 空 间特征 首
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中国科学技术大学 硕士学位论文
基于特征的 多源遥感图像配准研究
作者姓名： 曹 俊 学科专业： 信号与信息处理 导师姓名： 尹 东 副教授 完成时间： 二○一○年五月 University of Science and Technology of China A dissertation for master’s degree
Muti-source remote sensing image registration based on feature
Author’s Name： Cao Jun Speciality： Signal and Information Processing Supervisor： Associate Prof. Dong Yin Finished time: May，2010 中国科学技术大学学位论文原创性声明 本人声明所呈交的学位论文,是本人在导师指导下进行研究工作所取得的成果。除已特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含任何他人已经发表或撰写过的研究成果。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中作了明确的说明。
作者签名：___________ 签字日期：_______________
中国科学技术大学学位论文授权使用声明 作为申请学位的条件之一，学位论文著作权拥有者授权中国科学技术大学拥有学位论文的部分使用权，即：学校有权按有关规定向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅，可以将学位论文编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。本人提交的电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。 保密的学位论文在解密后也遵守此规定。
□公开 □保密（____年） 作者签名：_______________ 导师签名：_______________ 签字日期：_______________ 签字日期：____________ I
摘 要 图像配准将不同时间、不同传感器、不同视角及不同成像条件下获取的两幅或多幅图像进行匹配和叠加，是图像分析和处理的关键技术，是信息融合、图像分析、变化检测的必要前提，在遥感图像处理、计算机图形学、摄影测量学和地理探测等领域有着广泛的应用价值和研究意义。 对两幅图像进行配准也就是建立两幅图像之间的对应关系,确定相应几何变换参数,实现对其中一幅进行几何变换的过程。换言之，通过构造一种最佳的数学模型来模拟图像之间的变换关系，使两幅图像中的所有像素点在空间位置上达到高度一致。 传统的图像配准采用人工配准或半自动配准方法，需要通过工作人员的手工选择来获取所需的控制点，不能满足处理系统的实时性和自动化要求。图像自动配准算法是一种具有智能化和自动化的方法，在配准过程中不受主观因素的影响，是当前该领域的研究热点和追求目标。现阶段的图像自动配准算法主要分为两大类：基于像素的配准方法和基于特征的配准方法。本文重点研究了基于特征的配准方法，其主要完成工作和贡献如下： 1. 介绍了图像配准的基础理论和数学模型，系统地总结了配准技术所需的图像处理知识，详细地阐述了基于特征的图像配准算法步骤； 2．分析了Harris角点、SUSAN特征点和SIFT特征点的特性和提取方法，总结了它们的优缺点，阐述了基于特征点的图像配准算法。同时，分别实现了基于Harris角点、基于SUSAN特征点和基于SIFT特征点的图像配准算法，并从精度、运行时间和稳定性三方面对这三种算法进行了实验对比； 3．提出了一种虚拟特征点概念。介绍了三种形式的虚拟特征点，研究了它们的提取方法和表示方法，并且把这些虚拟特征点应用于多源遥感图像配准中，提出了基于虚拟特征点的多源遥感图像配准方法，从而实现了基于虚拟特征点的可见光和SAR图像配准算法，实验验证了算法的有效性。
关键词： 图像配准，特征提取，特征点，虚拟特征点，遥感图像 II
Abstract Image registration match the images obtained in different time, on different angle, from different sensors and another conditions. It is a critical technology in image processing and analysis, which is the first issue should be settled in image fuse, object identify, movement analysis and so on. It has been widely applied in the aspects of remote sensing image processing, photogrammetry, medical image analysis, computer graphics, computer vision and so on. The primary aim of image registration is to establish the space coherence of two images, by calculate transform parameter and image transform. That is to say, image registration should make all the points or important applied points in two images achieve matching, and the most important step is finding out the corresponding point of two images. The traditional methods of image registration obtain the control points by handcraft of operator, which can’t meet real-time and automatic image process system. The automatic registration algorithms are intelligent and self-acting without handcraft, and it is the major direction, also the ultimate goal of image registration. The current automatic registration algorithms can be divided into pixel-based and feature-based. The automatic methods based on feature are the focus in this paper, and we have completed the following works: 1. Introduce the concepts, principles, mathematical model and other correlative information of image registration. Then we introduce the common steps of feature-based registration method, which could be applied in many kinds of images. 2. We introduce a series of extraction operators of feature points, and study the characteristic of Harris operator, SUSAN operator, SIFT operator by analyzing their performance and applicability. Then we present three automatic registration methods which are based on Harris, SUSAN and SIFT respectively, and analyze their performance by a series of experiment. 3. We introduce a kind of virtual point is proposed, three forms of virtual points and their properties, then the virtual points are applied in the research of image registration and a multi-sensor image registration algorithm based on virtual points is proposed. Firstly the virtual points in two kinds of image are extracted and used as candidate control points, then the accurate pairs of control points are gained by the future matching, the automatic registration between the two images is realized with