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图像配准的概念最早是在二十世纪七十年代被美国提出的，主要应用于军事领域，如巡航导弹的定位与制导等，而现在图像的配准与融合已经被应用于各个领域。经过数十年的应用与发展，图像配准的方法不计其数，总的来说可以分为两大类: 基于图像灰度的配准方法和基于图像特征的配准方法。基于灰度的配准方法主要利用区域内的灰度信息进行配准，其重点不在检测图像特征，而是在于特征匹配环节。基于特征的配准方法从图像中提取相对固定的特征，依靠特征量之间的匹配完成配准过程。66208
现今大量的文献中都提出了各种各样的图像匹配方法，旨在提高图像匹配的精度、速度、匹配方法的通用性以及抗干扰性。早在 70 年代，P.E.Anuta[1]就提出了使用FFT进行互相关图像检测计算的图像配准技术，以提高配准的速度性能；D.L.Baranea等提出了使用模板子图像差值相似性测度的图像匹配技术，它比使用 FFT计算互相关相似性测度进行图像检测的方法有更高的性能。20世纪90年代, 美国海军在SSN-691( 孟菲斯) 潜艇上安装了第1套图像融合样机,可使操纵手在最佳位置上直接观察到各传感器的全部图像。1998年1月7日5防务系统月刊6电子版报道, 美国国防部已授予BTG公司2项合同, 其中一项就是美国空军的图像融合设计合同,此系统能给司令部一级的指挥机构和网络提供比较稳定的战场图像。论文网
国内方面：我国对图像匹配算法及匹配策略的研究起步比较晚，但也进行了大量的研究。王小睿[2]等提出并实现了一种自动图像配准方法，用于图像的高精度配准，但实际上它只是一种使用互相关系数作为相似性测度的半自动的图像配准方法。李智[3]等提出了基于轮廓相似性测度的图像配准方法，它适用于轮廓特征丰富的图像的配准。朱近等具体阐述了用局部灰度极值方法进行多光谱图像配准算法的研究过程。1999 年10月4日, 由我国和巴西联合研制的“资源一号”卫星发射升空, 卫星上安装了我国自行研制的CCD 相机和红外多光谱扫描仪, 这两种航天遥感器之间可进行图像融合, 大大扩展了卫星的遥感应用范围。
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