姚国标，邓喀中，张 力，杨化超，艾海滨

1.中国矿业大学 国土环境与灾害监测国家测绘地理信息局重点实验室，江苏 徐州 221116；2.中国测绘科学研究院，北京 100830

1 前 言

影像配准是对取自不同时间、不同传感器或不同视角的同一场景的两幅或多幅影像进行最佳匹配的过程［1］，其在信息融合［2］、变化检测［3］等领域有着广泛的应用。影像配准主要包含影像匹配和配准模型建立这两个关键步骤。配准模型有多项式变换模型、透视投影变换模型等。常用的影像匹配方法可分为基于灰度和基于特征的方法［4］。基于上述影像匹配研究成果主要是针对影像变形不大的情况［5－7］，而对于存在较大仿射（透视）变形的倾斜影像的配准依然是目前的研究难点和热点［8－10］。

针对具有较大几何畸变的影像匹配问题，源于计算机视觉界的基于不变特征提取与描述的方法被广泛使用，如：文献［11］采用Harris算法提取特征并利用SIFT算法对特征进行描述匹配；文献［12］应用SIFT算法从海量特征数据库中识别目标特征。在此基础上，基于不同的出发点和思路，研究者们又提出了许多改进算法，如：文献［5］将多尺度Harris特征点和SIFT描述子相结合，提出一种基于场景复杂度与不变特征的航拍视频图像配准算法；文献［6］通过融合 Harris－Affine与SIFT互补特征实现影像的自动配准；文献［13］利用影像间的几何关系对待配准影像进行粗纠正，在此基础上提出主方向改进的SIFT特征提取方法，实现了有较大差异的影像配准；为提高配准精度，文献［8］和文献［14］分别提出了基于SIFT和Harris特征点的高精度最小二乘匹配（least square matching，LSM）算法。……