基于SIFT算法的异源遥感影像自动匹配研究

张建花，白仲斐，惠广裕

（中国飞行试验研究院 测试所，陕西 西安 710089）

光学卫星遥感成像的理论限制，难以突破云雨障碍。即使是未来研制的近地空间静止遥感成像平台、发射更多的遥感卫星，光学遥感也难以突破云雨气象条件限制。面对巨型灾害，如何提高航天航空遥感影像获取的应急保障能力是一个亟待解决的问题。在浏览众多云覆盖卫星影像时，在大多情况下可以发现每一景影像总是存在或多或少的无云覆盖区域，如果将不同传感器、不同分辨率、不同时相、不同波段的遥感影像中无云覆盖区域自动提取出来，然后对其进行配准并综合生成大范围的无云或少云覆盖遥感影像，这就在一定程度上解决云覆盖条件下卫星遥感影像获取的问题，这将是提高遥感影像应急保障能力的有效途径之一。

图像配准技术经过多年的研究，已经取得了很多研究成果。大致可以分为2类：基于区域的配准方法和基于特征的配准方法。基于区域的配准方法利用了区域内所有像素的灰度信息，对噪声和光照的鲁棒性较差；基于特征的图像配准方法首先提取图像的不变特征（点、线、面），然后对这些不变特征进行匹配进而完成图像之间的配准。然而，对于异源遥感影像来说，由于遥感影像数据量较大、影像配准的输入数据来源的多样性、成像条件和场景的复杂性，传统的图像配准技术仍然难以可靠地解决图像特征的对应问题，多源影像自动配准问题，在遥感领域才刚刚开始。……