Page 162 - 测绘新技术的理论与实践研究

测绘新技术的理论与实践研究

像配准方法，二是结合多种特征的图像配准方法。

（3）特征匹配的优化及策略
搜索策略是指用恰当的方法在搜索空间中计算变换参数的最优值，使相似性
度量达到最大。一般情况下，配准问题都会转化为求解相似性测度最优值的问题。
在实际应用中，解最优化问题法常与多分辨率和多尺度策略一起使用，以加速收

敛、避免局部最优。多分辨率策略可以减少计算量、提高求解的鲁棒性，是加速
算法运行的一种非常有效的方式。

在许多方法中，配准过程分为两步（two-stcp mcthod）：粗配准和精配准。
目的一是减少搜索空间、加快搜索速度，二是充分利用不同配准算法的优势。粗
配准的目的是达到几何位置的概略对准，一般误差是数十像素级，大大减小了图
像间尺度、旋转的偏差，精配准就可以利用那些配准精度高但不能保持尺度或旋

转不变性的算子达到甚至是子像素的配准精度。
在实际应用中，考虑到图像特征的鲁棒性、特征检测和匹配时的搜索策略以
及不同配准算法的适应性，图像配准方法通常会选择在图像空间、特征空间以及

方法三个层面上是否采用由粗到精的策略。
除了普遍采用由粗到精的策略外，现代信号处理的一些新技术和各种智能优
化算法也逐渐在图像配准中获得了应用。变换域技术除了传统的傅立叶变换和小
波变换外，Haar、Walsh、Contourlct、Hadamard、余弦、投影等变换也尝试应用

到图像配准中；除了模拟退火法、遗传算法外，还陆续引入了神经网络、分形理
论、贝叶斯方法、哈希法、分支定界法、贪婪算法、禁忌搜索、蚁群算法、粒子
群算法等搜索优化方法，但主要是应用在医学图像配准，在遥感图像配准中的研

究还相对较少。
（二）遥感图像地物要素提取的现状
遥感图像处理、分析、理解和决策应用等构成了遥感应用的技术链，信息提
取与目标识别是遥感从数据转换为信息进而开展应用服务的核心技术。遥感图像

信息提取是遥感数据获取的逆过程，是从对地面实况的模拟影像中提取有关信息、
反演地面原型的过程。遥感图像信息提取技术经历了目视解译、基于分类、人机

交互提取以及基于知识的信息自动提取等阶段。
人工目视判读简单、实用、效果好，是获取信息的最基本最常用方法。但是
该方法存在着一定的局限性，主要包括以下几方面：①目视解译方法要求解译人

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