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图像配准是图像处理中一项基本的技术,它是对不同时间、不同传感器或不同视角获得的同一场景的两幅或者多幅图像的匹配过程。图像配准技术在遥感、军事、医学等领域都得到了广泛应用。在偏振遥感中,图像配准有着重要的应用价值,在配准的基础上,可以获得目标物体可靠的偏振信息。本文中主要以仿射变换为模型,研究偏振图像的配准问题。
文中首先讨论了偏振测量和成像技术的发展现状、偏振图像配准的目的和意义,简述了图像配准技术的发展现状。然后介绍了偏振遥感技术基础,包括光学遥感和成像原理、偏振参量表述和测量等。随后对图像配准及其相关问题进行了详细分析,把现有的图像配准方法分为三类:基于灰度的配准方法、基于频域的配准方法和基于特征的配准方法,并分别讨论了这三类方法。根据偏振图像的特点,构建了一种基于傅立叶变换的偏振图像配准算法,算法实现分为两个步骤:首先提供了像素级精度的粗配准,然后在粗配准的基础上提供了亚像素级的配准。最后通过仿真实验验证算法的精度,并且给出了两个偏振图像配准实例。为了验证配准算法的精度,论文中用人工合成的图像对配准算法进行了仿真实验,结果显示,该算法具有很高的配准精度和抗干扰能力,并且对灰度变化具有不敏感的性质,一般说来,配准精度达到了亚像素级。