孙明超，马天翔，宋悦铭*，彭佳琦

（1. 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，吉林长春130033；2. 驻长春地区第一军事代表室，吉林 长春 130022）

1 引 言

传感器技术的快速发展为对地观测提供了多种手段。可见光图像与人眼的视觉接近，易于解读，应用最为广泛，但容易受天气的影响。合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）是一种主动式对地观测微波成像系统，能够穿透云和雾等，可以有效弥补光学影像受天气影响的缺点，但是，SAR 图像的斑点噪声较强，图像可读性较差［1］。因此，将两者数据配合使用，实现信息互补成为一个重要的应用趋势，如图像融合［2-4］和特征检测［5］等。这些应用的前提是可见光和SAR图像间的高精度配准技术。尽管过去几十年里图像配准技术已取得了显著进步，但由于可见光和SAR 成像机制差异，使得图像间存在显著的几何差异和非线性辐射差异，加之SAR 图像固有的斑点噪声，这些都增加了匹配的难度，因此，研究有效的可见光和SAR 图像配准方法具有重要意义。

图像配准是在两幅或多幅图像上识别同名点的过程［6］。图像配准方法主要分成两类：基于区域的方法和基于特征的方法［7-8］。基于区域的方法主要思想是定义某种相似性度量准则，通过计算待配准图像中各个位置当前窗口与模板之间的相似程度，对转换模型的参数进行估计［9］。常用的相似性度量准则主要有互信息［10］和归一化互相关法［11］等。基于区域的方法对遥感影像间几何差异和辐射差异的处理能力较弱，且算法普遍存在耗时长的问题，限制了其在可见光和SAR 配准方面的广泛应用［12］。……