文章目录
- 图像配准的概念
- 图像配准的意义
- 常用的图像配准方法
- 方法流程
图像配准的概念
图像配准(Image Registration) 指依据一些相似性度量决 定图像间的变换参数使从不同传感器、不同视角、不同时间获 取的同一场景的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程。
同一区域里一幅图像（基准图像）对另一幅图像校准，以使两幅图像 中的同名像素配准，在像素层上得到最佳匹配的过程。
图像配准的意义
- 实际应用中经常发现同一地区的图像或者相邻地区有重叠区的图像，重叠区的相同 地物不能重叠，这种情况对图像的融合、镶嵌、动态监测等应用带来很大的影响。遇 到这种情况，可以利用重叠区的匹配点和相应的计算模型进行精确配准。
- 由于各传感器通过的光路不同，或成像原理不同等原因，或者由于几何校正误差的 原因， 图像间可能出现相对平移、旋转、比例缩放等。多源图像配准与单传感器图像 配准相比，技术难度更大，特别是要实现波段相距较远的图像自动配准，由于图像间 相关性小，则更加困难。
常用的图像配准方法
- 基于灰度的配准方法
基于图像灰度的配准方法通常直接利用局部图像的灰度信息建立两幅图像之间的相似性度量。常 用的相似性度量有：图像灰度的差平方、图像灰度的相关系数和图像灰度的协方差等。 - 基于特征的配准方法
基于图像特征方法是指提取不同图像中保持不变的特征作为两幅图像配准的参考信息，包括特 征提取、特征匹配、选取变换模型及求取参数、坐标变换与插值四个步骤。
方法流程
（1）ENVI 5.x： Toolbox/Geometric Correction/Registration/Image Registration Workflow
（2）ENVI Classic ： Map > Registration > Automatic Registration ：Image to Image
图像自动配准流程化工具需要两幅影像，其中一幅是基准影像，基准图像必须包括标准的地图坐标或 者 RPC 信息，不能是像素坐标、arbitrary 坐标信息和伪坐标。另一幅则是待配准影像，待配准影像 没有严格约束，但如果没有坐标信息，需要手动选择至少 3 个同名点。
Image Registration Workflow工具进行图像自动配准的特定步骤如下：
- 选择图像配准的文件；
- 生成Tie点；
- 检查Tie点和待配准图像；
- 输出图像配准的结果。
