图像配准的研究

最近在做遥感配准的任务。对图像配准研究了一下。图像配准就是一幅图到另一幅图的几何变换和灰度变换。

因为做的是遥感图像的配准，所以采用的是基于点特征的匹配。

基于点特征的配准有如下4个步骤：

1，特征察觉（检测）。

2，特征点描述。

3，特征点匹配。

4，变换模型求解。

因为是项目，实用为主，所有采用比较成熟的SIFT算法。

1，2步骤公式居多，复习的时候自己看资料就行。

3，SIFT的匹配中，采用的是最近邻比原则的匹配，使用蛮力搜索。就是根据参考图像中的一个关键点，依次和目标图像中所有关键点比较，找出与其欧氏距离最短的和次段两点，如果其距离比值小于一个阈值，则认为最近点和参考图像中的关键点匹配。 依次遍历完参考图像中的每个点即可。

（这里的欧式距离我的理解并不是物理上的距离，就是表示两个向量之间的相似度而已