【摘 要】
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图像是最重要的信息来源。随着信息技术的发展，人们对图像的质量越来越高，使得图像采集的数据量越来越庞大，这给数据存储、传输和处理带来巨大的压力。近年来提出的压缩感知(CS)技术，集采样与压缩为一体，可大大减少数据量，有望解决这一矛盾。 图像配准是图像融合等处理的基础和前提，其配准精度决定后续处理的效果和质量。虽然CS技术可缓解图像采样和数据量的压力，但也给图像配准带来的新的问题：CS采集到的是图像
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图像是最重要的信息来源。随着信息技术的发展，人们对图像的质量越来越高，使得图像采集的数据量越来越庞大，这给数据存储、传输和处理带来巨大的压力。近年来提出的压缩感知(CS)技术，集采样与压缩为一体，可大大减少数据量，有望解决这一矛盾。
图像配准是图像融合等处理的基础和前提，其配准精度决定后续处理的效果和质量。虽然CS技术可缓解图像采样和数据量的压力，但也给图像配准带来的新的问题：CS采集到的是图像的观测值，需采用重构算法才能恢复原图像，然后进行配准和融合。本文研究一种新的重构-配准方法，将图像重构和配准看作一个整体，减少图像域和稀疏域之间的反复变换，以提高重构和配准效率。本文的主要工作如下：
（1）在研究互信息与图像配准方法的基础上，研究了一种基于小波变换和互信息的图像配准方法。通过小波变换对图像进行分解，实现分层配准。
（2）在CS体制下，重点研究了遥感图像的配准方法。这种方法与传统方法的不同之处在于将CS重构与图像配准融合作为一个整体，其输入是图像传感器输出的观测值，而非传统的图像。通过CS重构得到小波系数，然后在小波域，根据互信息最大准则进行配准，这样，避免了图像域和小波域之间的反复变换，提高了效率。
（3）通过仿真实验，证明了上述方法的可行性，能够节省硬件成本，并且尽可能地利用已有的先验知识来重建出待求信号。
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