图像配准是遥感图像处理过程中的一个重要环节。它是图像拼接、图像数据融合、多源遥感数据分析等工作的基础。由于遥感图像数据获取时的环境条件的不同,使遥感图像间存在不同程度的影像差异。特别是不同时间、不同尺度、不同姿态和各种噪声的影响,即使是在同源遥感数据获取的情况下,影像差异的影响也会使图像配准成为一个困难的问题。图像配准是一个“病态”处理问题。　　 从理论上来说,图像配准的实质是一个数据的相似性度量问题,就是对两幅待处理图像进行相似性判定,并确定最可靠的匹配影像块或特征匹配点。　　 图像影像中的各种信息(特征)是进行图像配准的数据基础。公共信息是图像间进行匹配的依据。在多源遥感图像中,利用其公共信息进行相似性判定是一条可行的途径。多源遥感图像由于成像物理机理的不同,相同物体在图像上的强度响应一般不再呈正相关对应。此时已无法采用像基于区域的灰度相关算法来进行匹配处理。而常规的基于特征的图像配准技术也可能不适应用来处理多源的遥感图像数据。　　 本文从信息论的观点出发,基于图像的信息、信息量及信息量与特征的关系,讨论了图像的信息描述子、图像的相似性测度等概念,基于图像特征对不同波段的多源遥感图像配准进行了理论分析,分别实验和分析了基于数学形态学方法的线性特征提取、基于朝向差异直方图配准和基于形状上下文的图像配准方法。本文的主要工作及创新点有:　　 (1)基于随机点的概率分布,将一维遥感信号模拟扩展为二维的遥感图像模拟,提出了基于信号模拟的随机遥感图像模拟方法,并对遥感图像中的块效应进行了模拟分析;　　 (2)将随机遥感模拟图像应用于不同图像配准算法的适宜性分析,比较了三种常用配准方法用于不同传感器相同波段图像间、相同传感器的不同波段图像间的图像配准的适应性;　　 (3)根据不同图像配准方法的特点,提出了将基于朝向差异直方图配准与形状上下文配准结合起来进行配准的方法。利用朝向差异直方图配准的旋转不变性进行小窗口块对应,并确定图像间的旋转角;将得到的旋转角和窗口块对应结果传递给形状上下文配准处理并作为初值,再利用形状上下文配准侧重利用特征的几何位置分布的特性进行特征点间的匹配。　　 (4)对形状上下文配准算法进行了改进,提出和实验了顾及特征点朝向角的形状上下文配准算法,该算法不仅利用了特征点邻域内的点位分布信息,同时也利用了特征点的朝向分布信息。从信息论的角度来看,增加了匹配结果的可靠性。　　 (5)实验了一种数学形态学的线性特征提取算法,与Canny算法比较,可以看出,在提取线性结构特征方面具有更好的效果。　　 由于成像机理的不同,在多源遥感图像的特征(包括边缘特征)间也存在着很大的差异。过大的差异给图像数据间的相似性判定带来极大的困难。因此,进一步的研究中,还需要提高特征的可靠性;尽可能剔除非公共信息特征;研究更为有效的特征描述;研究具有尺度不变性、旋转不变性的多源遥感图像配准方法。