遥感影像配准方法探讨
遥感图像配准技术与精度评定方法
遥感图像配准技术与精度评定方法引言：遥感图像是通过卫星、飞机等空中平台获取的地球表面的影像数据，它在各个学科领域中有着广泛的应用。
在实际应用中，遥感图像配准技术是一项关键的技术，它能够将多幅图像进行几何校正，以确保它们在同一坐标系下具有一致的几何特征，进而提高遥感影像的解译和分析的准确性。
本文将介绍遥感图像配准技术的原理和方法，并探讨相应的精度评定方法。
一、遥感图像配准技术原理遥感图像配准技术的基本原理是通过提取图像中的特征点，并通过匹配这些特征点来实现图像的几何校正。
根据匹配的原理和方法的不同，遥感图像配准技术可以分为点特征匹配法、区域特征匹配法和基于控制点的配准法等。
1. 点特征匹配法点特征匹配法是基于图像中的离散像素点进行配准的方法。
它通过寻找同一地物的相应像素点，并计算它们之间的几何变换关系来实现图像配准。
这种方法的优点是计算简单，但对于遥感图像中存在复杂地物和纹理的情况，点特征匹配法的效果较差。
2. 区域特征匹配法区域特征匹配法是基于图像中的纹理和结构信息进行配准的方法。
它通过提取图像中的区域特征，并计算它们之间的相似性来实现图像配准。
这种方法的优点是对遥感图像中的复杂地物和纹理有较好的适应性，但计算复杂度较高。
3. 基于控制点的配准法基于控制点的配准法是通过已知位置的控制点来实现图像配准。
它通过提取图像和参考影像中的控制点，并计算它们之间的变换关系来实现图像配准。
这种方法的优点是精度较高，但需要准确的控制点信息。
二、遥感图像配准技术方法遥感图像配准技术的方法多种多样，下面将介绍几种常用的方法。
1. 特征点提取与匹配该方法通过使用特征点检测算法（如SIFT、SURF等）来提取图像中的特征点，再使用特征点匹配算法（如RANSAC等）来进行特征点的匹配，以实现图像的配准。
2. 多尺度配准该方法通过使用金字塔多尺度图像处理方法，将原始图像金字塔进行分解，然后将不同层次的图像进行配准，逐步实现图像的几何校正。
遥感影像纠正的方法与技巧
遥感影像纠正的方法与技巧随着科技的不断发展，遥感技术在各个领域得到了广泛的应用。
遥感影像是通过卫星、飞机等远距离获取地面信息的一种重要手段。
然而，在获取遥感影像后，由于各种原因导致的图像扭曲、色差等问题是不可避免的。
因此，进行遥感影像纠正是必要的。
本文将介绍遥感影像纠正的常用方法与技巧。
一、几何校正方法几何校正是对遥感影像进行坐标、尺度和旋转方位的校正。
常见的几何校正方法有影像配准、地标匹配、插值等。
1. 影像配准影像配准是将待纠正影像与参考影像进行对比，通过匹配相同地物或地点的像素点，从而进行坐标转换。
常用的影像配准方法有基于特征点匹配和基于相位相关匹配两种。
基于特征点匹配的方法是通过提取影像中的特征点，并将其与参考影像中的特征点进行匹配，从而获得坐标转换模型。
OpenCV是一种常用的用于特征点匹配的开源库。
基于相位相关匹配的方法是通过计算两幅影像之间的相关性，确定它们之间的几何转换关系。
这种方法通常用于具有相位重建能力的传感器。
2. 地标匹配地标匹配是通过识别影像中的已知地标（如道路交叉口、建筑物等）并与参考影像中的地标进行匹配来进行校正的一种方法。
这种方法适用于城市建筑等具有明显特征的区域。
3. 插值插值是指通过对图像中间的像素值进行估算，从而使整个图像变得平滑过渡的过程。
常用的插值方法有双线性插值、双三次插值等。
这些方法可以使得图像在进行几何校正后仍保持较好的视觉效果。
二、辐射校正方法辐射校正是指对遥感影像中的亮度进行校正，以保证影像反映地物的真实辐射亮度。
常用的辐射校正方法有直方图匹配、大气校正、辐射转换等。
1. 直方图匹配直方图匹配是指通过将原始图像的灰度值映射到目标图像的灰度值范围来进行校正的方法。
这可以使得影像在亮度上看起来更加准确，同时保证地物的色彩还原度。
2. 大气校正大气校正是指通过估计大气光照对地面目标反射率的影响，将地表反射率从观测影像中恢复出来的一种方法。
这种方法适用于去除由大气散射引起的云、雾等干扰。
测绘技术中的遥感影像配准方法
测绘技术中的遥感影像配准方法引言遥感技术在测绘领域中扮演着重要的角色，它可以通过卫星、飞机等传感器获取地球表面的数据。
然而，由于不同传感器、不同时间获取的数据存在空间和时间上的差异，需要进行影像配准来融合和比较这些数据。
本文将介绍测绘技术中常用的遥感影像配准方法。
一、特征点匹配法特征点匹配法是一种常用的配准方法，也是最直观和简单的方法之一。
该方法基于图像中的特征点，通过将两幅影像中的对应特征点进行匹配，来实现影像的配准。
在这个过程中，可以采用特征描述子来提取特征点的信息，如SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速稳健特征）等算法。
二、直接法直接法是一种比较常见的配准方法，它通过像素级的匹配来将两幅影像对齐。
这种方法的优点是简单直接，可以在不考虑图像特征的情况下完成配准，但由于像素匹配的计算量较大，所以在处理大尺寸影像时效率较低。
三、控制点法控制点法是一种基于地面控制点的配准方法。
它首先在待配准影像和参考影像中选择具有较好识别度的标志物作为控制点，然后通过测量这些控制点在两幅影像中的坐标，建立空间转换模型，进而实现影像的配准。
这种方法精度较高，适用于对地物变化较大的区域进行配准。
四、基于影像几何校正模型的配准方法利用影像几何校正模型进行配准是一种比较常见的方法，它主要根据空间变换模型进行配准。
常用的几何校正模型有平移、旋转、仿射和投影等。
通过对影像进行几何校正，可以将其与参考影像进行对比和融合，以获得更加准确和具有空间一致性的结果。
五、基于图像配准质量评估的方法在影像配准过程中，如何评估配准结果的质量是一个重要的问题。
一种常用的方法是计算影像配准后的残差误差，该误差越小，表示配准效果越好。
另外，可以利用图像质量评价指标，如峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）等指标来评估配准结果的质量。
六、配准精度与应用影像配准的精度对于后续的测绘应用具有重要影响。
在地图制图、城市规划、资源调查和环境监测等领域，高精度的影像配准可以提供准确的地理信息，为决策和规划提供支持。
卫星遥感图像处理中的影像配准算法研究
卫星遥感图像处理中的影像配准算法研究卫星遥感图像是一种非常重要的数据来源，广泛应用于地球科学、环境监测、农业、城市规划等领域。
然而，卫星遥感图像常常存在位置偏差和畸变等问题，导致图像不能准确地对应到地球表面的实际位置。
为了解决这个问题，影像配准算法在卫星遥感图像处理中起着关键的作用。
影像配准是将不同影像或同一影像的不同时间阶段的数据，通过计算机算法将它们的位置、角度、尺度等信息进行调整，使它们在空间上达到叠加或相互匹配的过程。
具体而言，卫星遥感图像的影像配准包括两个主要的步骤：特征提取和配准变换。
特征提取是指从图像中提取一些具有区分度的特征点或特征描述子，用于表达图像的局部信息。
常用的特征点包括角点、边缘、斑块等，而特征描述子则是对特征点进行精细描述的向量。
特征提取的目的是通过对图像的关键信息进行提取和量化，来寻找图像之间的匹配关系。
配准变换是指将参考图像和待配准图像通过一系列数学变换关系进行映射，使得图像之间的对应点达到最佳匹配。
常见的配准变换包括刚体变换、相似变换、仿射变换和投影变换等。
刚体变换只能处理旋转和平移，相似变换除了旋转和平移还能处理尺度变化，仿射变换除了相似变换的能力还能处理错切，而投影变换则具有最大的灵活性，可处理各种形状和畸变。
目前，影像配准算法主要包括基于特征的配准算法和基于区域的配准算法两种类型。
基于特征的配准算法通过提取图像中的特征点，并利用这些特征点之间的几何约束关系来进行匹配。
常用的算法有SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）和ORB（方向旋转二进制）等。
这些算法具有较好的抗噪声能力和尺度不变性，可以在不同尺度、旋转和光照条件下进行配准。
而基于区域的配准算法则主要通过对整个图像块进行匹配，常用的算法有基于相似性的匹配、基于互信息的匹配和基于小波变换的匹配等。
近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的影像配准算法也逐渐受到广泛关注。
深度学习模型可以通过大量的图像数据进行训练，自动学习特征表达和配准变换模型，从而提高配准的准确性和鲁棒性。
测绘技术中的遥感影像匹配与配准方法
测绘技术中的遥感影像匹配与配准方法遥感影像匹配与配准方法是测绘技术中的重要研究内容。
遥感影像匹配是指将不同时间或不同传感器获取的遥感影像进行比对，找出它们之间的相似性和差异性。
而遥感影像配准则是将不同时间或不同传感器获取的遥感影像进行几何校正，使它们在空间上具有一致的坐标和尺度。
在测绘应用中，遥感影像匹配与配准是非常关键的。
首先，它们能够帮助提取地表特征和地物信息。
通过匹配不同时间的遥感影像，我们可以观测到地表的变化情况，例如城市的扩张、农田的变化等。
通过配准不同传感器获取的遥感影像，我们可以获得一致的地物几何信息，从而进行更精确的测量和分析。
其次，遥感影像匹配与配准还可以用于制作地图和更新地理信息数据库。
通过将不同时间或不同传感器获取的遥感影像进行匹配和配准，可以实现地图的更新和变化监测，为城市规划、土地管理等提供决策支持。
遥感影像匹配与配准的方法有很多种。
其中，基于特征点的方法是最常用的一种。
该方法通过提取影像中的特征点，比如角点、边缘等，然后利用特征点之间的相互关系进行匹配和配准。
这种方法具有计算速度快、适用范围广的特点，但对于存在大量相似的地物和复杂的地形条件，其匹配结果可能存在误差。
为了解决这个问题，研究人员还提出了基于区域的匹配与配准方法。
该方法首先将影像划分为若干个区域，然后对每个区域进行特征提取和匹配，最后将各个区域的匹配结果进行整合。
这种方法能够更好地处理影像中存在的局部匹配问题，但对于区域划分和整合过程的准确性要求较高。
除了基于特征点和区域的方法外，还有一些其他的遥感影像匹配与配准方法。
例如，基于模型的方法利用地物的几何特征和变换模型进行匹配和配准。
这种方法适用于具有明显几何特征的地物，如建筑物、道路等。
另一种方法是基于图像配准校正点的方法，该方法通过选取几个具有已知准确坐标的地物作为控制点，利用它们在遥感影像中的位置信息进行匹配和配准。
这种方法能够提高配准的精度，但需要事先获取控制点的准确坐标。
遥感影像配准技术及应用研究
遥感影像配准技术及应用研究遥感技术是现代化社会的产物，它以卫星遥感和航空遥感为主要手段，以在海、陆、空中相机等数码影像获取设备为载体，利用成像分辨率优异和快速获取数据的特点，实现短时间内大面积地图制作和数据采集的效果。
而遥感影像配准技术的应用则在众多研究领域中具有广泛的应用，如城市规划、农业、环境监测等领域，无疑是未来发展的重要方向。
遥感影像配准技术的概念所谓遥感影像配准技术，简单来说就是将两幅及以上的遥感图像进行位置和方位决策，从而使它们能够在同一个几何坐标系下进行比较、对照和计算，以获取更精确更全面的信息。
它的主要目的是为了将多个遥感图像融合到一起，形成高分辨率、高时效性、高精度度数值地图或时间序列地图。
遥感影像配准技术的分类根据分类方法的不同，遥感影像配准技术可以分为以下几种：1.点对点配准技术：这是最早的遥感影像配准方法，它利用人工地识别待配准遥感图像和已知参考图像中具有对应关系的某些物点和地标物，求出两图像中对应相同点的变换之间的数学传递函数，并将待配准图像变换至与标准图像相同的地理坐标系下，以实现两幅图像对比和分析。
2.特征点匹配配准技术：特征点匹配配准技术是一种自动匹配待配准图像和已知参考图像中的特征点，建立两幅图像之间的几何变换关系的方法。
该技术在配准速度、自动性和通用性方面有很大的优势。
它适用于图像中含有特殊标志物、建筑物等的区域。
3.基于互信息的配准技术：基于互信息的配准技术是一种权衡速度和精度的取舍，通过比较待配准和标准图像中像素值的相似度、互异性和相关性等统计指标，来计算两幅图像之间的相似度，实现图片配准。
遥感影像配准技术的应用遥感影像配准技术在很多领域都有着广泛的应用，下面将介绍一些最为典型的应用场景。
1.城市规划：随着城市化进程的加速，城市规划和管理变得越来越复杂。
高分辨率遥感影像指导了城市空间结构的分析和控制，对于合理规划和管理城市起到了至关重要的作用。
在城市规划中，通常需要对不同时间或不同数据源的遥感影像进行配准，以实现城市空间态势的比较和分析。
测绘技术遥感影像纠正与配准技巧分享
测绘技术遥感影像纠正与配准技巧分享遥感技术是现代测绘技术中的一种重要工具，通过对卫星遥感影像的获取和处理，可以获取大范围地理信息并实现地理空间数据的管理和分析。
然而，由于卫星影像的获取和传输过程中存在一定的误差，因此需要对遥感影像进行纠正和配准，以确保数据的精准性和可靠性。
本文将分享一些测绘技术中遥感影像纠正与配准的技巧。
一、影像纠正1. 几何纠正几何纠正是将卫星遥感影像从柱面投影坐标系转换为地理坐标系的过程。
首先，需要获取影像的几何参数，如相机焦距、主点位置等，然后根据这些参数将像素坐标转换为地理坐标。
在此基础上，通过地面控制点进行准确的坐标匹配，使用大地坐标系统进行纠正。
2. 外方位元素校正外方位元素是指相机在拍摄过程中的位置和姿态参数。
在影像纠正中，常常需要对拍摄过程中的外方位元素进行调整，以使影像与地面真实位置相匹配。
通过大地控制点的坐标和像点的坐标，可以利用模拟光束法或改正模型的方法来进行外方位元素的校正。
3. 大气校正大气校正是遥感影像处理中的一项重要步骤，它可以消除大气因素对遥感影像的影响。
大气校正主要包括大气透过率的估计和辐射校正两个过程。
估计大气透过率可以根据遥感影像中的地物特征和大气辐射模型来实现，而辐射校正则利用大气透过率和传感器观测到的辐射数据进行修正，以获得地表高反射率的真实值。
二、影像配准影像配准是将多幅遥感影像或遥感影像与地理参考数据进行准确匹配的过程。
配准可以分为影像内部配准和影像间配准两种类型。
1. 影像内部配准影像内部配准是同一幅影像内不同波段或不同时间的影像之间匹配的过程。
在影像内部配准中，可以利用影像的边缘特征、共线特征或地物特征进行匹配。
通过使用影像内部的控制点，可以进行精确的配准操作。
2. 影像间配准影像间配准是不同波段或不同时间的遥感影像之间进行匹配的过程。
在影像间配准中，可以利用多幅影像中共有的地物特征或地理控制点进行匹配。
通过精确的坐标转换和仿射变换，可以实现不同影像之间的准确匹配。
遥感影像处理中的图像配准技术研究
遥感影像处理中的图像配准技术研究遥感影像作为一种远程获取地球表面信息的手段，已经广泛应用于农业、林业、城市规划、地质勘探等领域。
在遥感影像处理中，图像配准技术是非常重要的一步，它可以将不同时间、不同角度、不同分辨率、不同传感器获取的遥感影像精确地拼接起来，为后续的数据分析和信息提取提供准确的基础。
图像配准技术的基本概念图像配准是指将不同图像空间中的图像通过一系列变换，使得它们在相同的空间坐标系中具有相似的几何特征和像素值。
图像配准技术可以分为点匹配和区域匹配两大类。
点匹配是指在两幅图像中找出对应的特征点，通过计算这些特征点的坐标变换关系来进行图像配准。
常用的特征点匹配方法有SIFT、SURF和ORB等。
这些方法利用图像中的局部不变性特征点，在不同的图像中寻找出携带相同信息的点，然后通过点匹配对图像进行配准。
区域匹配是指在两幅图像中找出特征区域，以此来进行配准。
常用的区域匹配方法有基于互相关的方法和基于相位相关的方法。
其中基于互相关的方法是最简单的区域匹配方法，它利用图像中的像素值相似度进行匹配，并通过计算变换矩阵把两幅图像对齐。
基于相位相关的方法则是通过将图像转换到频域进行滤波、反变换等处理，从而实现图像配准。
图像配准技术在遥感影像处理中的应用在遥感影像处理中，图像配准技术是非常重要的一步。
由于遥感影像分辨率不同，光学成像区域不同等因素的影响，所获取的遥感影像之间存在较大的差异，必须经过配准才能拼接成一幅完整的图像。
同时，配准后的遥感影像还需要通过遥感影像处理技术来进行分析和提取信息。
图像配准技术在遥感影像处理中的应用广泛，其中最为常见的是农业、林业和城市规划等领域的应用。
在农业领域中，图像配准技术可用于对不同时间或不同角度获得的遥感影像进行配准，从而得出关于植物的生长状态、地面覆盖率等信息。
在林业领域中，图像配准技术可用于不同时间、不同季节甚至不同年份获得的遥感影像进行比较，从而了解森林变化、伐木状况等情况。
遥感影像配准技术及应用研究
遥感影像配准技术及应用研究摘要关键词：遥感影像；配准技术；应用一、引言遥感影像是通过飞机、卫星等远距离获取地物信息的一种手段，具有广泛的应用价值。
然而，由于影像获取的时空差异等原因，不同影像之间的空间位置关系存在误差，影响了后续的地物分析和监测。
因此，遥感影像配准技术应运而生。
二、遥感影像配准技术概述特征点匹配是一种基于图像特征点的配准方法，可以通过检测影像中的特征点，并比对两幅影像的特征点进行配准。
常见的特征点包括角点、边缘、线条等，通过计算特征点间的距离、角度等关系来确定两幅影像之间的几何变换关系。
基于区域的匹配是一种通过比较影像中的相似区域来进行配准的方法。
该方法通常包括选择待配准影像和参考影像中的相同区域，并通过比较二者的像素信息来确定配准参数。
基于模型的配准是一种通过建立几何变换模型来进行配准的方法。
该方法通常采用局部或整体的几何变换模型，如仿射变换、透视变换等。
通过优化模型参数，可以将待配准影像与参考影像进行对齐。
三、遥感影像配准技术应用案例1.地物分类与变化检测配准后的遥感影像可以通过地物分类算法进行地物提取与分类，实现对地表信息的识别和监测。
同时，利用配准后的影像序列，可以进行地物变化检测，对城市建设、环境监测等提供支持。
2.地质灾害监测通过配准不同时间、不同分辨率的遥感影像，可以实现对地质灾害发生、发展的监测。
通过比较两幅影像之间的变化信息，可以提前发现潜在的地质灾害风险，为地质灾害的预防和防治提供重要依据。
3.农田监测与管理利用配准后的多时相遥感影像，可以实现农田的监测与管理。
通过比较不同时期的影像，可以了解农田的土地利用变化、作物种植情况等，为农业生产管理提供科学依据。
4.城市规划与管理通过配准不同时间的遥感影像，可以实现城市规划和管理。
通过对比影像序列中的变化信息，可以分析城市建设、城市扩张等情况，为城市规划和土地利用管理提供决策支持。
四、结论[1]高可辉，范根增，李银波.基于遥感影像配准的城市建设信息提取[J].测绘与空间地理信息，2024[2]黄桂玲.遥感影像配准技术及其在测绘中的应用[J].现代测绘，2024。
如何利用测绘技术进行遥感影像配准与镶嵌
如何利用测绘技术进行遥感影像配准与镶嵌遥感影像配准与镶嵌是数字地球技术中的重要步骤，它能够将多个不同时刻、不同传感器采集的遥感影像融合在一起，提供全面、全时段的地理信息。
而测绘技术在这个过程中发挥着关键的作用。
本文将介绍如何利用测绘技术进行遥感影像配准与镶嵌，以及其在各个应用领域的意义和挑战。
一、遥感影像配准遥感影像配准是指将多个遥感影像与参考图像进行对齐，使它们在同一坐标系下的方法。
测绘技术在遥感影像配准中的主要任务是确定影像的姿态和位置，并保持几何一致性。
1.1 影像预处理在进行影像配准之前，需要对原始遥感影像进行预处理。
测绘技术可以辅助进行影像增强、去噪和边缘检测等操作，以提高影像质量和配准精度。
1.2 特征提取特征提取是遥感影像配准的关键环节。
测绘技术可以使用不同的特征提取算法，例如SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速稳健特征）等，来检测影像中的关键点和描述子。
1.3 相似性度量在特征提取之后，需要计算不同影像之间的相似性度量，以确定它们之间的几何变换关系。
测绘技术可以采用不同的相似性度量方法，例如均方差、互信息和归一化相关系数等来评估影像之间的匹配程度。
1.4 姿态估计基于相似性度量，可以使用测绘技术进行影像的姿态估计。
姿态估计是确定影像的旋转、平移、缩放和扭曲等变换参数的过程，以实现影像的几何对齐。
1.5 像素插值最后，需要进行像素插值，以填充配准后影像中的空白部分。
测绘技术可以使用插值算法，如双线性插值和最近邻插值等，来实现对影像的空间重采样，保持像素间的连续性。
二、遥感影像镶嵌遥感影像镶嵌是指将配准后的多个遥感影像进行拼接，以生成全景影像或时序影像。
测绘技术在遥感影像镶嵌中的主要任务是处理影像之间的色彩差异和边缘连接问题。
2.1 影像融合影像融合是将多个配准后的遥感影像进行融合的过程，以生成高质量的合成影像。
测绘技术可以使用多种影像融合算法，例如基于像素的融合和基于特征的融合，来实现影像的颜色平衡和细节增强。
如何利用测绘技术实现遥感图像的精确配准与分类
如何利用测绘技术实现遥感图像的精确配准与分类遥感技术是通过卫星等遥感平台获取地面和大气信息，并对其进行分析和解译的一项重要技术。
在遥感图像处理中，精确配准与分类是关键的环节，可以有效提高图像分析的准确性和可靠性。
本文将探讨如何利用测绘技术实现遥感图像的精确配准与分类。
一、遥感图像的精确配准遥感图像的精确配准是指将不同遥感图像投影到同一坐标系下，使得不同图像之间的位置关系准确无误。
精确的配准可以保证图像的一致性，并为后续分类和变化检测等工作提供可靠的基础。
1. 选择合适的配准参考物在进行遥感图像配准时，我们需要选择合适的配准参考物。
通常情况下，地面上的自然或人工标志物，如交叉点、道路、建筑物等都可以作为配准参考物。
比较常用的是全球定位系统（GPS）提供的地面控制点。
2. 建立数学模型配准过程中，需要利用已知位置的地面控制点来建立数学模型，通过模型来计算未知位置的遥感图像像素与地面坐标之间的对应关系。
常用的数学模型有多项式变换模型、相似性变换模型等。
3. 实施自动或半自动配准操作为了提高配准效率和准确性，常常会利用图像处理软件进行自动或半自动的配准操作。
其中，自动匹配算法、图像纹理提取及特征匹配等技术被广泛应用于图像配准中。
二、遥感图像的精确分类遥感图像的精确分类是指将图像中的像素点划分到不同类别，实现地物的自动识别和分类。
精确的分类结果是进行土地利用/覆盖变化分析、生态环境评价等研究的基础。
1. 数据预处理在进行遥感图像分类前，需要对图像数据进行预处理，以提高分类的准确性。
预处理的常见步骤包括辐射校正、大气校正、影像镶边去除等。
2. 特征提取特征提取是遥感图像分类的重要环节，通过选择合适的特征可以有效区分不同地物类别。
常用的特征包括光谱特征、纹理特征、形状特征等。
同时，特征选择和降维技术也可以用于减少特征维度，提高分类效果。
3. 分类算法选择适当的分类算法是进行遥感图像分类的关键。
常用的分类算法包括最大似然分类、支持向量机、人工神经网络等。
航空遥感数据处理中的影像配准方法
航空遥感数据处理中的影像配准方法对航空遥感数据进行处理是获取准确、可靠和实时信息的重要手段。
而影像配准是航空遥感数据处理过程中的一项关键任务，它能够将多个影像数据集整合在一起，使得它们能够在同一个坐标系统中互相对应。
本文将介绍一些常用的航空遥感影像配准方法，以及它们的优缺点。
首先，最基本的影像配准方法是地面控制点法。
这种方法需要在航空遥感影像上选取一些地面特征点，然后在每幅影像上手动选取对应的特征点，并进行坐标测量。
通过对这些特征点的坐标进行计算，可以得到不同影像之间的空间变换参数，以实现影像间的配准。
这种方法的优点是简单易用、适用范围广，但需要人工干预，耗时且容易出现人为误差。
为了提高影像配准的效率和精度，人们提出了基于特征的影像配准方法。
这种方法通过提取影像中的特征点（如角点、线条等），通过特征之间的相对位置关系，计算出不同影像之间的空间变换参数。
其中，最常用的特征提取算法是SIFT（尺度不变特征变换）算法和SURF（加速鲁棒特征）算法。
SIFT算法通过寻找图像中的稳定尺度空间极值点，提取图像的特征描述符，从而实现影像间的匹配。
而SURF算法在SIFT算法基础上进行了改进，使得特征提取和匹配更加高效。
这种方法的优点是能够自动提取特征点，减少了人工操作，且对光线、尺度变化具有较好的鲁棒性。
但是，由于特征提取算法较为复杂，处理大量影像时计算量大，且可能出现误匹配现象。
除了基于特征的方法，还有一种常用的影像配准方法是基于模型的方法。
这种方法假设地物在不同影像之间的位置关系可以用某种数学模型来描述，通过拟合这个模型的参数，实现影像的配准。
常用的模型包括仿射变换模型、透视变换模型和多项式变换模型等。
其中，仿射变换模型是最简单的一种模型，它可以处理旋转、平移和缩放等简单变换。
而透视变换模型能够处理更复杂的投影变换，适用于多角度航拍影像的配准。
多项式变换模型则适用于更为复杂的变形情况。
这种方法的优点是可以通过模型参数的优化来实现自动配准，计算效率较高。
如何处理测绘技术中的遥感影像配准和融合问题
如何处理测绘技术中的遥感影像配准和融合问题遥感影像配准和融合是测绘技术中一个重要且复杂的问题。
在测绘领域，遥感影像的获取和处理是不可或缺的一环。
遥感影像的配准和融合能够为地理信息系统的建设和应用提供精确和全面的数据，因此在测绘工作中具有重要的意义。
一、遥感影像配准问题1. 影像配准的概念和意义在遥感影像处理中，配准是指将不同时间、不同分辨率或不同类型的遥感影像进行准确对齐的过程。
影像配准的目的是实现不同影像之间的空间对应关系，以便进行比较分析和地理信息提取。
配准精度的高低直接影响到地理信息的准确性和可靠性。
2. 遥感影像配准方法当前，常用的遥感影像配准方法主要包括基于特征点的配准方法和基于控制点的配准方法。
基于特征点的配准方法利用影像中的显著特征点，如建筑物角点、河流交叉口等，通过提取并匹配这些特征点来实现影像的配准。
而基于控制点的配准方法则通过事先选取一些具有明确地理位置的控制点，并在待配准影像中搜索对应点来实现影像配准。
3. 遥感影像配准的挑战遥感影像配准过程中会遇到一些挑战，如不同影像之间光谱、几何和分辨率的差异，地表变化引起的配准不一致等。
这些问题会影响配准的精度和效果。
而且，由于影像中存在噪声和遮挡，配准算法在实际应用中也会受到局限。
二、遥感影像融合问题1. 影像融合的概念和作用遥感影像融合是指将多幅不同波段或不同传感器获取的遥感影像进行融合，以得到一幅包含更丰富信息的复合影像。
影像融合可以提高影像的空间分辨率、光谱信息和时间特性，有助于提高对地观测和信息提取的精确性和综合能力。
2. 遥感影像融合方法目前常用的遥感影像融合方法主要包括基于变换的方法和基于降维的方法。
基于变换的方法包括主成分分析、小波变换、整体变换等，通过对影像进行变换和重构来实现融合。
而基于降维的方法则利用数学模型对遥感数据进行分析和处理，通过降低数据维度以实现融合。
3. 遥感影像融合的挑战影像融合过程中也会面临一些挑战。
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。
遥感影像配准方法
遥感影像配准方法一、引言遥感影像配准是指将多幅遥感影像通过一定的处理方法，使得它们在空间上或者光谱上相对准确地对应起来。
遥感影像配准是遥感技术中的重要环节，对于提取地物信息、监测变化、制作地图等应用具有重要意义。
本文将介绍几种常见的遥感影像配准方法。
二、特征点匹配法特征点匹配法是一种常用的遥感影像配准方法。
该方法通过提取影像中的特征点，并在不同影像中寻找相似的特征点，然后利用这些匹配的特征点进行配准。
特征点可以是角点、边缘点、纹理点等。
特征点匹配法具有计算速度快、适用范围广的优点，但对于光照、旋转、尺度变化等情况下的影像配准效果较差。
三、控制点法控制点法是一种基于已知控制点坐标的遥感影像配准方法。
该方法首先在待配准影像和参考影像中选择一些具有明显地物特征且位置准确的控制点，然后通过计算这些控制点在两幅影像中的坐标差异，从而得到待配准影像相对于参考影像的变换关系。
控制点法配准精度较高，适用于各种变换情况下的影像配准，但需要事先获取准确的控制点坐标。
四、基于图像匹配的配准方法基于图像匹配的配准方法是利用图像间的相似度进行配准的方法，常用的图像匹配算法包括相位相关法、归一化互相关法、互信息法等。
这些方法通过计算两幅影像之间的相似度，找到最佳的配准变换参数，从而实现影像的配准。
基于图像匹配的配准方法不依赖于特征点或控制点，适用于各种复杂变换情况下的影像配准，但计算量较大，需要较长的处理时间。
五、影像配准的精度评定影像配准的精度评定是判断配准效果好坏的重要指标。
常用的精度评定方法包括重叠区域比较法、控制点坐标差比较法、变换参数比较法等。
通过对配准后的影像与参考影像进行对比，计算它们之间的差异，可以评估配准的精度。
影像配准的精度评定对于验证配准方法的可靠性、优化配准参数具有重要意义。
六、总结遥感影像配准是遥感技术中的重要环节，常用的配准方法包括特征点匹配法、控制点法和基于图像匹配的配准方法。
这些方法各有优缺点，适用于不同的配准需求。
遥感影像的几何校正与配准技巧
遥感影像的几何校正与配准技巧遥感技术作为一种可以获取地球表面信息的非接触式观测手段，有着广泛的应用领域，包括地质勘探、环境监测、农业与林业资源调查等等。
然而，在应用遥感影像数据时，由于地球表面的形状和地球的自转等因素的存在，所得到的遥感影像会存在一定的几何失真。
因此，准确的几何校正和配准是遥感影像处理的一个重要环节。
本文将着重讨论几何校正和配准的技巧。
一、几何校正的原理与方法几何校正是指通过一系列的数学运算将影像的像素坐标与地理坐标相对应，以纠正影像中存在的几何失真。
几何失真主要包括平面失真和高程失真两个方面。
对于平面失真，传统的几何校正通常采用多个地物控制点进行平差，利用其坐标信息与遥感影像中相应位置的像素坐标进行对应，然后通过空间插值等方法对整个影像进行校正。
然而，由于地物控制点的选取和标定过程中存在一定的误差，传统的几何校正方法往往需要较高的精度要求和耗费大量的人力物力，且受限于地物控制点的分布密度和分布均匀性。
为了克服传统几何校正方法的不足，近年来出现了基于传感器模型的几何校正方法。
这种方法主要利用传感器的外方位元素和内方位元素，构建传感器模型，通过解模型方程求解像点的地理坐标，从而实现几何校正。
相比传统方法，基于传感器模型的几何校正方法不依赖于地物控制点，减少了传感器模型参数的确定和标定过程中的人工干预，提高了几何校正的自动化程度和精度。
二、影像配准的原理与方法影像配准是指将两幅或多幅影像通过平移、旋转、缩放、拉伸等运算将其坐标系进行相匹配，以实现不同影像之间的对应关系。
影像配准主要包括区域配准和特征点匹配两种方法。
对于区域配准，其原理是通过比较两幅或多幅影像中的像素值差异来确定其空间关系。
最简单的区域配准方法是直接比较影像中的像素值，根据差异来计算影像的平移、旋转和缩放参数。
然而，由于受到外部因素（如大气、云和阴影）的影响，图像的像素值会存在一定的变化，因此直接比较像素值的方法并不稳定。
如何进行遥感影像的几何校正与配准
如何进行遥感影像的几何校正与配准遥感影像的几何校正与配准是遥感技术和地理信息系统（GIS）中一个重要的环节。
几何校正与配准能够纠正遥感影像中存在的地理位置偏差、形变等问题，使其符合真实的地理位置，从而提供准确的地理信息。
本文将介绍遥感影像的几何校正与配准的基本原理和方法。
一、几何校正的概念和原理遥感影像的几何校正是指将影像投影到地理坐标系下，使其能够与地理数据进行叠加分析。
几何校正的基本原理是通过对影像进行几何变换，使其与地理空间坐标系相匹配。
校正的过程通常包括平面校正、高程校正和形变校正等步骤。
平面校正是将影像从像素坐标系转换到地理坐标系。
通过获取空间控制点（GCPs），可以建立影像像素坐标系与地理坐标系之间的转换模型，从而实现像素坐标与地理坐标的一一对应。
高程校正是将影像的高程信息与地形数据进行配准，以得到准确的地理位置。
通过获取地面高程模型或数字高程模型（DEM），可以将影像的高程信息与DEM 数据进行比对，以实现高程校正。
形变校正是指纠正影像因大地形变、大地陷落等地表变化引起的形变偏差。
通过对影像进行形变模型建立和参数估计，可以将影像的形变偏差纠正到最小，提高影像的几何精度。
二、几何校正的方法1. 参数法：通过建立一个几何校正模型，将像素坐标与地理坐标之间的转换关系表示为一组参数，然后通过最小二乘法估计这组参数的值。
其中常用的模型有多项式变换模型、透视变换模型等。
2. 控制点法：选取一些具有确定地理位置的控制点，通过测量像素坐标和地理坐标之间的差异，建立像素坐标系和地理坐标系之间的转换关系。
通常需要选择足够多的控制点来保证几何校正的精度。
3. 特征点匹配法：通过提取影像和地理数据中的特征点，并利用特征点之间的匹配关系进行几何校正。
常用的特征点匹配算法有SIFT（尺度不变特征变换）算法、SURF（加速稳健特征）算法等。
三、配准的概念和方法配准是指将不同时间、不同传感器或不同分辨率的遥感影像对齐，使其能够进行比较和分析。
如何利用测绘技术实现遥感影像配准
如何利用测绘技术实现遥感影像配准遥感影像配准是一项重要的测绘技术，它能够对多幅遥感影像进行处理和比对，使其在地理位置上达到一致。
通过遥感影像配准，我们可以实现地图制作、环境监测、农业病害诊断等一系列应用。
本文将探讨如何利用测绘技术来实现遥感影像配准，并介绍一些常用的配准方法和工具。
一、测绘技术在遥感影像配准中的作用测绘技术在遥感影像配准中发挥着至关重要的作用。
首先，测绘技术通过采用高精度的测量和观测手段，获取到地物的精确位置信息和形状特征，为遥感影像的配准提供了基准。
其次，测绘技术能够提供高分辨率的数字地图，通过与遥感影像进行对比，从而确定配准参数。
最后，测绘技术还可以使用全球定位系统（GPS）等技术手段，对遥感影像进行定位，提高配准的准确性。
二、常用的遥感影像配准方法1. 地面控制点法地面控制点法是一种传统的配准方法，主要通过采集地面上的高精度地面控制点，利用这些控制点与遥感影像中的对应点进行对比，从而确定影像之间的平移、旋转和尺度变换参数，实现配准。
地面控制点法具有较高的准确性，适用于配准区域较小的情况。
2. 特征匹配法特征匹配法是一种基于图像特征的配准方法，它通过提取遥感影像中的特征点，再将这些特征点与参考影像中的特征点进行比较和匹配，从而确定配准参数。
特征匹配法能够克服地面控制点法在数据获取上的限制，适用于配准区域较大的情况。
三、常用的遥感影像配准工具1. ENVI软件ENVI是一款常用的遥感影像处理软件，它提供了丰富的配准功能和工具。
用户可以利用ENVI软件进行影像预处理、地物提取和配准参数计算等一系列操作，实现遥感影像的配准。
2. Erdas Imagine软件Erdas Imagine也是一款常用的遥感影像处理软件，它具有强大的影像配准功能。
用户可以通过该软件进行影像几何校正、影像配准和图像融合等处理操作，实现遥感影像的精确配准。
四、测绘技术在遥感影像配准中的挑战和解决方案在实际的遥感影像配准过程中，会面临一些挑战，例如配准区域复杂多变、地物特征不稳定等。
遥感图像处理中的影像配准技术研究
遥感图像处理中的影像配准技术研究遥感技术是一项涉及到许多学科的研究领域，其中遥感图像处理是其中的关键环节。
影像配准技术在遥感图像处理中是一项非常重要的技术，作用是将不同时间或不同角度拍摄得到的遥感图像进行精确对准，从而提高遥感图像的质量和应用，且在很多遥感应用场景中是必不可少的。
本文将从影像配准技术的基本概念、影像配准过程、常用配准方法等方面进行探讨。
一、影像配准技术的基本概念影像配准是指将两幅或多幅不同视角或不同时间的图像进行精确匹配的技术。
通俗点说，就是把一张图片与另一张图片对齐，比如把以不同角度拍摄的卫星遥感图像进行对比，从而更好地了解影像中体现的地理、环境等变化。
影像配准技术是遥感基础工作中最重要的环节之一。
不同的遥感应用场景需要不同的影像配准技术，包括针对云、阴影等遥感图像中的缺陷，针对图像中的缩放、旋转、平移等几何形变，以及针对不同波段的图像等。
二、影像配准的过程影像配准的过程可以分为自动和半自动配准。
其中，半自动配准是指由计算机自动匹配少量控制点，完成初始化，然后由人工选择更多的控制点来完善配准结果的过程。
自动配准则不需要人工插入控制点，完全由计算机实现。
1、影像预处理影像配准有时需要对原始遥感图像进行一些预处理操作，包括去噪声、色彩增强等处理。
这些操作可以增加对比度、边缘清晰度，提高配准精度和鲁棒性。
2、控制点提取控制点是指在待配准影像上可靠地匹配的在配准参考影像上已知的地理控制点。
地理控制点可以是水体，建筑物或路口等特征。
为了提取控制点，可以用一些影像特征提取算法，如角点、线段等来提取地理特征。
3、配准方位变换由于在现实世界中相机的位置不可能完全相同，因此，在不同时间或不同位置拍摄的影像之间很可能会存在一定的变形。
这里，我们往往需要通过计算机算法，找到变形参数并对原始图像进行变换，使图像达到最佳对齐状态。
根据变形类型的不同，包括仿射和非仿射变换等。
三、常用配准方法1、基于特征点匹配的配准方法基于特征点匹配的配准方法是一种基于特征点的自动配准技术，主要包括SIFT（尺度不变特征变换）,SURF（加速稳健特征）和ORB（具有旋转不变性的二进制）等算法。
遥感影像配准方法
遥感影像配准方法一、引言遥感影像配准是指将不同时间、不同分辨率或不同传感器获取的遥感影像进行几何校正，使其在同一坐标系下对应位置一致，以便进行后续的图像分析和应用。
遥感影像配准是遥感技术中的重要环节，广泛应用于地质勘探、环境监测、农业和城市规划等领域。
本文将介绍几种常见的遥感影像配准方法。
二、特征点匹配法特征点匹配法是一种常见且有效的遥感影像配准方法。
该方法通过提取影像中的特征点，如角点、边缘等，然后通过特征点间的相似性度量来确定匹配关系。
特征点匹配法的优点是计算简单，适用于大尺度的遥感影像配准。
然而，该方法对于一些低纹理、重复纹理的影像区域效果较差。
三、基于区域的配准方法基于区域的配准方法是通过比较影像区域的相似性来进行配准的。
该方法先将影像划分为若干个区域，然后比较各区域之间的相似性，通过优化算法找到最佳的配准变换参数。
基于区域的配准方法相对于特征点匹配法而言，对于纹理丰富的影像区域有更好的适应性。
然而，该方法在计算复杂度和计算时间方面较高。
四、基于控制点的配准方法基于控制点的配准方法是通过已知的地面控制点来进行影像配准的。
该方法需要事先采集一些具有高精度地理位置信息的控制点，并在影像中定位这些控制点。
然后通过求解方程组，计算出配准变换参数。
基于控制点的配准方法适用于需要高精度配准的应用，如地理信息系统(GIS)和制图等。
然而，该方法需要事先采集控制点，工作量较大。
五、基于影像配准标志物的配准方法基于影像配准标志物的配准方法是通过在影像中设置一些具有高辨识度的标志物，如人工标志、自然标志等，来进行影像配准。
该方法需要在拍摄或获取遥感影像时设置标志物，并在后续处理中利用这些标志物进行配准。
该方法适用于对影像位置精度要求较高的应用，如航空摄影和地形测绘等。
然而，该方法对于标志物的要求较高，且需要较多的人工操作。
六、总结遥感影像配准是遥感技术中的重要环节，不同的配准方法适用于不同的应用场景。
特征点匹配法适用于大尺度的遥感影像配准；基于区域的配准方法对纹理丰富的影像区域有更好的适应性；基于控制点的配准方法适用于需要高精度配准的应用；基于影像配准标志物的配准方法适用于对影像位置精度要求较高的应用。
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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。
在两幅图像灰度信息相似的情况下，常用的匹配方法有：互相关匹配方法，投影匹配方法，基于傅立叶变换的相位匹配方法和图像矩匹配方法。
2.2基于图像特征的配准基于图像特征的匹配方法就是利用图像的内部特征进行匹配。
根据所提取的图像特征的不同，特征提取算子可分为点特征提取算子(如MORAVEC算子，FORSTNER算子)、线特征提取算子(如Log算子，hough变换算子)和区域特征提取算子（主要是区域分割)[3]。
基于图像特征的配准方法在实际应用中越来越广泛。
图像的特征只考虑图像的局部信息，较大地减少了匹配过程的计算量，从而提高了配准的速度；同时，特征点的匹配度量值对位置的变化比较敏感，可以提高匹配的精确度。
但是该方法只依赖于所提取的图像特征，所以对于图像的细微情节不太敏感。
2.3最小二乘影像匹配最小二乘影像匹配方法充分利用了影像窗口内的信息进行平差计算，使影像匹配可以达到子像素等级，因此，最小二乘影像匹配被称为“高精度影像匹配”[4]。
影像匹配中判断影像匹配的度量很多，其中最常见的一种是灰度差的平方和最小。
若将灰度差记为余差v，则有表达式：Σvv=min v=g1（x，y）-g2（x，y）这就是一般的按原则Σvv=min进行影像匹配的数字模型。
最小二乘匹配是以“相关系数最大”作为影像匹配搜索同名点的准则，其实质就是搜索“信噪比为最大”的灰度序列。
其残余灰度差的平方和计算公式：Σvv=Σg21-（g1g2）2Σg22相关系数的计算公式:ρ2＝（Σg1g2）2Σg21Σg22影像匹配算法采用目标区相对于搜索区不断地移动一个整像素，在移动的过程中，计算相关系数，搜索最大相关系数的影像区作为同名像点。
其搜索过程可以用以下式子予以表示:maxΣρ（x芄i·△，y芄j·△）}其中一k荞i荞k;-l荞j荞l k;l为正整数，△为数字影像的采样间隔。
3图像配准的新方法3.1频域匹配算法频域匹配算法就是把在空域中的数据通过时频变换，变换为频域的数据，然后通过一定的相似性度量来确定两幅图像之间匹配参数的办法。
最常用的时空变换是Fourier变换，最常用的相似性度量是相位相关度量。
在诸多现有匹配算法中，频域匹配技术得到了广泛的应用，采用的是空域、频域复合配准的方法。
该方法先用空域相关法求取粗匹配点的候选点，再利用频域相关对图像旋转敏感的特性，根据傅立叶变换的平移不变性，当两幅图像存在位移和旋转变化时。
两者的频谱只反映了它们的旋转差别。
这样，将其中一幅图像的频谱相对其中心旋转角后再与另一幅图像的频谱相减，差别之和为D(θ)的，而D值最小时所对应的θ角即为要校正的旋转角。
与许多空域算法相比，频域算法有如下一些显著的特点：首先频域方法对全局的照度变化不敏感；其次，这种算法可解决两幅图像之间存在平移，旋转和尺度的匹配问题，如果有必要还可得到子像素的匹配精度。
因此，这类算法正好满足我们的匹配任务：（下转第406页）遥感影像配准方法探讨杨先武1，2李彩露1韦春桃1(1.桂林理工大学土木与建筑工程学院广西桂林541004；2.信阳师范学院城市与环境科学学院河南信阳464002）【摘要】影像匹配是指从数字影像上识别相关影像，它是计算机视觉和数字摄影测量中的一个基本问题。
遥感影像的配准技术直接关系到图像融合等地形分析的精度和效果，针对不同的应用目的和条件可以选择不同的匹配算法，本文在三种经典的配准方法的基础上提出了两种图像配准的新方法。
【关键词】图像配准；影像相关；最小二乘；特征提取The Registration Way of Remote Sensing Image【Abstract】Images matching is used to identify the related images from the digital image.It is a basic issue in computer vision and digital photogrammetry.The techniques of Remote sensing image registration has directly relation to the accuracy and effectiveness of the image integration and analysis of the terrain,etc.Applications for different purposes and conditions can choose different matching algorithms,this paper,three kinds of quasi-classical method of distribution based on the two kinds of image registration of the new methods.【Key words】I mage matching;I mage correlation;L east Squares Image Matching;F eatures extraction○本刊重稿○397科技信息SCIENCE &TECHNOLOGY INFORMATION2010年第7期该培养什么样的人才呢，未来的社会发展需要哪些类型的人才呢?在市场经济运行的环境下，不考虑市场需要的人才培养注定是失败的。
所以，研究生培养考核应依据所处环境的变化而采取相应的变化，相应的研究生考核评价机制也应该随之变化。
就中国当前的形势来看，研究型人才的培养与考核不应再固守着传统的学年制模式，而是应该采取学分制，特别在硕士生培养过程中，应建立相对灵活的毕业制度，而不是再一味地强调2年或者3年的学习期限。
3．2强调差异性和综合性当前我国研究生培养模式基本是英美模式，强调先修学分再从事科研论文工作，而且这种考核适应于所有的专业和所有的学生。
而这种固化的考核方式却不利于个性化人才的培养和涌现。
对于部分科研能力强、专业基础扎实的学生，应该允许他们直接参与到导师的课题研究，将更多的时间投入到科研工作中，以科研成果来抵补其学分，并在科研成果得到认可后允许其提前攻读博士学位或者毕业。
对于那些跨专业学习的学生，则要强调课程系统学习的重要性，从而使其在进入科研环节前获得扎实的理论基础，以期实现有差别的研究生考核。
同时，考虑考核综合性原则，在课程设置上突出跨学科性和综合性，不应将专业学习仅仅局限在一个单一的专业领域，甚至一个单一的研究方向。
因为未来的人才是需要面对更为复杂的竞争环境，需要拥有更高的复合型综合素质。
3．3强调核心性和制约性研究生培养质量的高低最终取决于导师的作用。
因为自研究生进入到学习阶段后，与其接触较多并且直接指导其学习和科研工作的是其导师或导师小组。
因而，自招生考核这一环节起，导师就应拥有相对大的决定权。
当前我国推行的是入学考试，而且具有很大程度的全国统一性。
在这种招生环境下，易于导致不少有专业特长但不擅长考试的学生被关在门外，而应试能力强、科研能力弱的学生却成为了研究生队伍中的主力。
面对着一群高分但却没有动手能力或者创新思维能力的学生，即使是再有能力的导师，也将面对“巧妇难为无米之炊”的难堪。
所以，最好将学生录取考核的决定权交给导师本人，而研究生能否毕业则由独立的学术委员会来决定，这样，便会形成一个对导师的制约机制，使其在选择学生时必须考虑学生的实际能力。
3．4强调分权制和协调作用。
依据美国培养模式，对于已经拥有研究生培养权力的高校应该建立研究生院，其与其它院系之间的关系是平等的，并强调分权制，研究生真正的管理权应由各院系进行承担。
研究生院的作用就是在于宏观方面的管理考核，即通过制定和执行研究生的管理政策，更好地推动研究生教育的发展，同时监督与防止可能出现的弊端，达到控制数量提高质量的目的。
同时，研究生院在促成有关院、系建立跨学科的新专业或开设研究新项目方面等应起中介作用。
建立起职责明确的研究生管理机构，使其基层其它院系形成分权制管理模式。
不要是将管理考核等系列事务归于自身，使自身成为权力中心，而使其它院系则成为承担研究生教学的单位。
这样的模式不利于研究生与各院系的真正意义上的管理考核。
【参考文献】［1］康建军.我国研究生扩招对培养质量的影响及对策研究[J].理工高教研究，2007,26(5):59-61.［2］张茹琴.影响我国研究生培养质量的因素及思考[J].科技信息,2009,5:121-124,84.［3］潘武玲.美国研究生教育质量自我评价制度及启示[J].教师教育研究,2004,16(2):77-80．［4］陈少雄,王静一,尹柳银.美、英、德、日四国研究生教育特色研究[J].佛山科学技术学院学报：社会科学版,2004,22(3):89-93.［5］王炜,徐小强.法国博士研究生的培养与质量保障[J].高教发展与评估,2007,23(5):44-50.［6］张记龙,李飞跃.中美国研究生培养质量保障措施比较研究[J].中北大学学报：社会科学版，2007,23(2):79-84.作者简介：于金霞（1974—），女，副教授，博士，研究方向为人工智能。