论文摘要
图像配准是对不同时间、不同传感器或不同视角拍摄的同一场景的两幅或多幅图像匹配的过程。作为配准技术的最终目标,近年来,自动配准技术得到了广泛的研究。在遥感领域,面对数据量呈指数增长的遥感图像,研究快速、有效、高精度的遥感图像自动配准算法成为迫切需要解决的问题。本文针对中巴资源卫星02星（CBERS02）的CCD图像,以遥感图像的快速自动配准为研究重点,开展了如下几个方面的工作:（1）在总结国内外遥感图像配准研究现状的基础上,指出了图像自动配准中存在的问题:对于大尺度的遥感图像,自动配准算法比较耗时;基于点特征的自动配准方案,容易遗漏特征点和产生大量的伪特征点,从而导致较大的配准误差。因此在图像的自动配准中,如何提高配准速度和保证配准精度是关键问题。（2）系统的介绍和研究了两类图像配准算法:基于灰度的配准算法和基于特征的配准算法。在此基础上,我们进一步研究了目前常用的两类自动配准方法:基于点特征的局部配准方法和基于图像灰度的全局配准方法。通过在CBERS02 CCD图像上的实验表明,基于点特征的局部配准方法中,特征点的遗漏和伪特征点的产生是不可避免的。同时随着图像尺度变大,特征点提取的时间也会不断增加。因此针对研究对象的图像特征,为了达到快速高精度自动配准的目的,本文采用基于灰度的全局自动配准方法。（3）基于图像灰度的配准方法思路简单、实现容易,但计算量大,耗时长。因此本文将小波变换与基于图像灰度的配准方法相结合,提出了一种高效的图像配准方法。该方法通过小波分解建立不同大小和分辨率的图像金字塔,采用由粗到精的逐层匹配策略,大大减小了搜索空间,从而减少了图像配准的计算量。通过理论分析表明,该方法极大地减少了计算量,提高了配准速度。（4）最终本文采用基于小波变换和最大互相关的全局自动配准方案。该方案的特点是:算法不需要人工干预,适合于大数据量的遥感图像自动配准;与基于点特征的自动配准方案相比,在缺乏先验知识的情况下,避免了点-点匹配的方法因缺乏充足、均匀和准确的控制点而导致较大的配准误差;利用了多分辨率小波的优势,采用由粗到精的搜索策略,减少了搜索空间,提高了图像配准的速度。实验证明,该方案是一种快速有效的自动配准方案,对于CBERS02 CCD图像的自动配准具有可行性。