1、圖像配準(zhǔn)指將不同時(shí)間、不同傳感器或不同視角下獲取的同一場(chǎng)景的兩幅或多幅圖像進(jìn)行匹配、疊加的圖像處理過(guò)程。圖像的自動(dòng)配準(zhǔn)方法主要分三類(lèi):基于圖像灰度信息的配準(zhǔn)方法、基于特征的配準(zhǔn)方法和基于變換域的配準(zhǔn)方法。本文總結(jié)了前人在圖像配準(zhǔn)領(lǐng)域的研究成果，并且詳細(xì)的介紹了遙感圖像配準(zhǔn)的幾種經(jīng)典算法，分析它們的優(yōu)缺點(diǎn)，針對(duì)無(wú)人機(jī)遙感圖像和衛(wèi)星圖像的特點(diǎn)，提出了能夠?qū)崿F(xiàn)不同時(shí)相遙感圖像的配準(zhǔn)算法。
　　圖像的灰度信息是反映圖像內(nèi)容的重要特征，本文

2、針對(duì)圖像的灰度信息開(kāi)展對(duì)不同時(shí)相遙感圖像配準(zhǔn)技術(shù)的研究。主要的研究?jī)?nèi)容如下:
　　1、分析了當(dāng)前國(guó)內(nèi)外3種經(jīng)典圖像配準(zhǔn)算法，即ABS算法、圖像矩的配準(zhǔn)算法和基于圖像特征的配準(zhǔn)算法對(duì)不同時(shí)相遙感圖像進(jìn)行配準(zhǔn)的優(yōu)缺點(diǎn)。通過(guò)對(duì)100對(duì)圖像數(shù)據(jù)集的仿真實(shí)驗(yàn)，指出這3種算法對(duì)不同時(shí)相遙感圖像的配準(zhǔn)效果不佳，且基于特征點(diǎn)的圖像配準(zhǔn)算法無(wú)法實(shí)現(xiàn)不同時(shí)相遙感圖像的配準(zhǔn)。
　　2、針對(duì)上述3種經(jīng)典圖像配準(zhǔn)算法對(duì)不同時(shí)相遙感圖像的配準(zhǔn)效果不理想

3、等問(wèn)題，提出一種基于PSO優(yōu)化與互信息融合的不同時(shí)相遙感圖像配準(zhǔn)算法。首先利用該算法來(lái)實(shí)現(xiàn)具有視角變化的同時(shí)相無(wú)人機(jī)低空航拍遙感圖像的自動(dòng)配準(zhǔn);然后通過(guò)改進(jìn)PSO優(yōu)化算法中的目標(biāo)函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)不同時(shí)相遙感圖像的配準(zhǔn);最后進(jìn)行了一系列實(shí)驗(yàn)，并與SIFT算法、窮舉互信息搜索法、單純型法在能否實(shí)現(xiàn)圖像配準(zhǔn)、配準(zhǔn)時(shí)間以及配準(zhǔn)精度上作比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于PSO-MI的配準(zhǔn)算法能夠?qū)崿F(xiàn)不同時(shí)相遙感圖像的配準(zhǔn)，且比單純型法的配準(zhǔn)精度高，比窮舉互信息搜

4、索法的速度快，能夠合理且有效地實(shí)現(xiàn)不同時(shí)相遙感圖像的配準(zhǔn)。
　　3、針對(duì)PSO優(yōu)化與互信息融合的配準(zhǔn)算法無(wú)法實(shí)現(xiàn)配準(zhǔn)的圖像對(duì)等問(wèn)題，提出一種基于Graph Cuts方法的配準(zhǔn)算法來(lái)實(shí)現(xiàn)不同時(shí)相遙感圖像的自動(dòng)配準(zhǔn)。該方法通過(guò)設(shè)計(jì)以近似互信息為能量函數(shù)的數(shù)據(jù)項(xiàng)，利用最大流/最小割算法最小化能量函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)圖像數(shù)據(jù)集的配準(zhǔn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法能夠很好地實(shí)現(xiàn)不同時(shí)相遙感圖像的配準(zhǔn)，與基于PSO優(yōu)化與互信息融合算法相比，其算法復(fù)雜度更低，配