文献综述
1.1 课题研究背景
数字图像配准是八十年代以来发展极为迅速的图像处理技术之一，它是模式识别，自动导航，医学诊断，计算机视觉，遥感图像处理的重要组成部分。图像配准技术经过多年的研究，己经取得了众多研究成果，但由于图像配准的输入数据来源的多样性，以及不同的应用对图像配准的要求各不相同，同时由于影响图像配准的因素的多样性，以及配准问题的复杂性，图像配准的技术还有待于进一步的发展。目前国内外同行都在研究图像配准的方式与其相关的技术。 对于图像配准问题，已有一套统一的处理框架和思路，但是每一类具体的图像配准问题又有其特殊的分析、处理方法。同时由于图像之间存在复杂多变的成像畸变，因此图像配准技术是一个非常困难的课题。通过对图像的精确配准，将能更好的进行图像信息融合，目标定位，变化检测，高分辨率图像的重建等后续处理工作，处理结果的好坏将直接影响后续工作的质量。所以，对图像配准进行研究，具有理论和实践双重意义。
1.2 图像配准技术简介
图像配准是图像处理的一个基础问题，它源自于多个领域的许多实际问题，如不同传感器获得的信息融合；不同时间、条件获得图像的差异监测；成像系统和物体场景变化情况下获得的图像的三维信息获取；图像中的模式或目标识别等等。
一般来说，图像配准就是对同一场景使用相同或不同的传感器成像条件，在不同条件下，如气候、照度、摄影位置和角度等获得的两幅或多幅图像进行广义的匹配。这些图像之间一般会存在差异，它们之间的差异表现在不同的分辨率、不同的灰度属性、不同的位置平移和旋转、不同的比例尺、不同的非线性变形等等。图像配准研究的目标就是消除以上所述两幅或多幅图像之间存在的种种差异，确定其最佳匹配关系，使它们在目标几何形状上匹配一致，为进一步的分析处理做准备。
图像配准的应用领域概括起来主要有以下几个方面：计算机视觉和模式识别，务于目标识别、形状重建、运动监测和特征识别等等；医学图像分析，比如肿瘤检测、病变定位、大脑或血管造影、血细胞显微图像分类等等；遥感数据分析，农业、地理、海洋、石油、地矿勘探、污染、城市森林等；目标定位、测量、识别和分析等。
图像配准在应用上可以粗略地归为四类：多模态配准、模板配准、观察点配准、时间序列配准，图像配准具有非常广谱的方法论，这使得对于图像配准技术的分类和比较评判很困难。每一个配准技术通常是针对某一个具体的应用而设计的，而对于那些特定的应用问题来说，并没有哪一个技术是必须的和唯一的。它们唯一的共性就是每一个配准问题最终都是要在变换空间中寻找一种特定的最优的变换，使得其中一幅图像变换后与另一幅达到某种意义上的匹配。
1.3 图像配准的方法
迄今为止在国内外的图像处理研究领域，己经报道了相当多的图像配准研究工作，产生了不少图像配准方法。总的来说，各种方法都是面向一定范围的应用领域，具有各自的特点。
