空间配准

当两个图像的空间分辨率相差不大时，可以通过选择同名控制点对两个图像进行空间配准，但当两个图像的空间分辨率相差比较大时，则两个图像在空间域上的准确配准比较困难。一种常用的配准技术是首先对两个图像进行富里叶变换，对空间分辨率高的遥感图像进行适当的低通滤波，然后在频谱域对两个图像进行相关运算，取其极大值处（即相关程度最高）为最佳对应位置，再反变换到空间域，从而确定两者空间位置的配准关系[1]。

相关系数的计算公式为[2]：

M N

r(i, j) = ∑∑ f1 (m, n)f2 (i + m, j + n), (5 − 1)

m=1 n=1

f1（m，n）和 f2（i+m，j+n）表示两个图像的空间频谱，（i，j）表示它们的偏移值。

相关系数的计算工作量很大，在实际工作中，并不需要计算图像的全部

像元，而只需要选择一些小块面积来作相关运算。如图 5-1 所示，在一个图像上选择若干个 N×N 大小的窗面积，而在另一个图像上相对应地选择同样数量 M×M 大小的搜索面积（显然，M 应大于 N）。于是，相关运算就只是在窗面积和搜索面积之间进行。从图 5-2 可见，对于 L×L 个全部可能的偏移位置， 总共需要运算 N2L2 次，其中 L=M-N+1。

为了避免由于搜索面积内平均灰度级的变化出现假的相关峰值，上式一般需按下式归一化：

N N

式中：

r(i, j) = ∑∑ f1 (m, n)f2 (i + m, j + n) / A1A 2 , (5 − 2)

m=1 n=1

 N N

1/ 2

A = ∑∑f ² (m, n) ,

1  1 

m=1 n=1 

 N N

1/2

A = ∑∑f ² (i + m, j+ n) ο

2 m= 1 n =1 2 