影像匹配技术是图像处理和计算机视觉领域的一项基础性技术，其目的是在目标图像区域中 确定与待匹配模板(图像)具有最大相似度的位置。根据不同应用，很多领域都对其有研究，并 取得了一定成果。然而由于对视觉自身认知机理的理解与研究还很落后，在遥感影像的多源影像 匹配方面，因多源影像自身的复杂性，该问题至今还没有得到很好的解决。 不同传感器影像匹配的难度在于这是一种非类似图像模式的匹配，匹配的图像之间的差异表 现在成像时间、成像方式、成像机理上都是不同的，因此立体视觉中匹配时可用的多种约束条件 和先验知识都无法在此利用。由于上述的成像差异造成匹配影像在灰度表现上差异很大，甚至出 现灰度的反转；在几何形态上则表现为同一物体在两图像上成像的不同，发生变形；而时间的改 变造成图像上会出现一些新物体的成像。所有这些都使得不同传感器影像匹配成为一个难题。 在以往多源影像匹配的研究中，有学者提出首先对两影像进行灰度改正，使得同一物体的灰 度一致，在此基础上进行基于灰度的匹配。但这种方法对于成像机理完全不同的雷达影像与光学 影像的匹配不适用。还有学者提出在提取目标特征的基础上进行匹配，但是就匹配而言，特征提 取要达到的效果依赖于图像以及匹配过程、方法，这本身就需加以研究。而且特征匹配的精度有 限，对于所研究的图像而言，某些图像(如尺寸小的CCD下视景象)利用灰度匹配可能效果更好。 因此本文认为在现有的影像信息处理算法与手段条件下，对于不同传感器影像匹配应采用多种匹 配模式相结合的方法，以保证匹配的精度与可靠性；而要获得高精度匹配的结果，应选择合适的 匹配策略，利用最小二乘匹配方法充分考虑匹配区域的像素信息改善匹配的结果。这些正是本文 研究的重点。此外，多源影像匹配中的景象匹配是导航定位及武器末制导的一种重要方式，地形 起伏因素会对实际的匹配产生怎样影响还是未知的，为保证最终导航与制导的精度，在高精度匹 配中必须考虑地形起伏对匹配的影响。 本文首先对多源影像匹配的应用及意义进行了简要介绍，详细回顾了影像匹配研究的历史、 存在的难点，着重分析不同传感器影像匹配方法研究的现状。在此基础上结合导航定位中不同传 感器影像(主要是CCD下视景象与实孔径雷达景象)匹配定位的应用，研究利用多种匹配模式结 合金字塔影像多级匹配原则进行匹配。具体采用小波分解方法得到金字塔结构影像数据，应用了 灰度匹配、特征匹配、边缘强度匹配等匹配模式，采用最小二乘匹配提高匹配结果的精度，实现 不同传感器影像的高精度匹配。在研究中提出了一种兴趣算子，它利用小波分解结果生成兴趣图 像用于匹配，来改善雷达影像与光学影像的匹配效果。文中对匹配试验的结果进行了分析得出了 结论。由于实际导航定位中地形起伏的影响，围绕高精度匹配工作，本文首次分析了景象匹配中 地形起伏因素的影响及改正方法，通过对成像方式的理论探讨与计算以及实际数据的试验，对地 形起伏因素影响进行了具体的分析研究，得出了相应的结论，该结论对起伏地区使用景象匹配进 行导航定位具有重要意义。此外结合高精度匹配方法的研究，本文还针对影像有损压缩方法，首 次从保证遥感影像匹配精度的要求出发，分析出遥感影像高精度匹配对压缩算法的要求。最后本 文对多源影像高精度匹配方法研究进行了总结与展望。 关键词：实时图、基准图、小波分解重建、影像匹配、匹配模式、影像变形、影像压缩、峰值信 噪比