魏泓安，单小军，郑 柯，霍连志，唐 娉

(1.中国科学院大学 电子电气与通信工程学院，北京 100049；2.中国科学院空天信息创新研究院，北京 100094)

0 引言

影像配准是指从2幅或多幅影像中识别出相同或相似的结构并将其对应起来[1]，异源影像配准则是影像来源或获取条件等不同的一种影像配准情况[2]，相比于同源影像配准，异源影像往往包含较大的非线性差异。在遥感领域，影像配准是数据融合、目标识别等工作的关键前提，对异源遥感影像进行综合利用能够获取更加丰富的信息，光学与合成孔径雷达(SAR)影像各自存在优势与不足，将2种影像配准后提取信息将大大提高数据利用率，对后续应用有重要意义。

传统的影像配准通过比较所提取的影像特征或区域内像素的辐射强度的相似性进行配准，一般分为基于特征的方法和基于区域的方法[3]。基于特征的方法通常通过改进特征提取描述算子使其适应异源图像的差异，比如文献[4-7]等对SIFT[8]算子改进；或开发专门用于SAR与光学影像配准的特征提取描述方法，比如Ye等[9-10]提出的手工设计特征HOPC和CFOG；基于区域的配准方法关键是相似性度量的选择，主要分为基于信息理论的相似性度量[11-13]、基于辐射强度的相似性度量[14]和基于频率域的模态统一[15-16]等。

异源影像，尤其是SAR与光学这种成像机理迥异导致辐射和几何特征都有很大区别的影像，通常的配准方法所提取图像特征的相似性难以保证，因而难以提升图像配准的准确性。……