摘要：根據多感測器遙感影象的成像特點，需要對獲得的遙感影象進行配準融合後才能獲得所需要的資訊。傅利葉變換應用在多感測器遙感影象配準中可以達到預期的配準效果，能夠分析出所需要的資料資訊。
關鍵詞：影象配準傅利葉變換資料資訊
1 影象配準的意義
由多感測器遙感影象的成像的特殊性可知造成影象失真、發生幾何畸變的原因有很多，無論是衛星的拍攝角度和執行速度還是地球本身的自轉及曲率都會對影象質量造成影響[1]。通過對多角度獲取的多感測器影象進行融合分析，可以得到所勘測地區或空間的高畫質影象及有效資訊，對遙感影象進行準確的資訊融合首先需要對所獲得的影象進行嚴格的一系列的預處理，包括對影象的糾正、匹配和去噪等，這樣才能保證所獲得的遙感影象之間具有一定標準的校準度。
2 影象配準的定義
影象配準是對取自相同或不同時間、由多個感測器在不同角度所獲得的同一場景的兩幅影象或者多幅影象進行最佳匹配的處理過程[2]。其具體配準過程可描述如下：將其中的一幅影象作為參考影象，其他影象作為輸入影象來與參考影象進行比較，提取出影象中最能表現其本質的屬性進行綜合分析，建立起影象之間相互關聯的變換關係，進而得到準確的資訊。
衡量影象配準方法好壞的指標包括影象配準精度、匹配可靠性和配準處理速度等。
3 影象配準的方法
(1）基於目標區域的配準方法
基於目標區域的配準方法可以分為兩種：基於灰度和基於相位（頻率）的配準演算法[3]。基於影象灰度的演算法使用時間比較長，很多種演算法都是基於此種型別，具體過程是從參考影象中獲取目標區域作為匹配的模板，待配準影象經過匹配模板的掃瞄，通過相似性度量來尋找最佳匹配點[4]。
(2）基於特徵的配準方法
基於特徵的配準演算法的實現通常分為兩步：特徵提取和特徵匹配。具體過程是：
影象進行特徵匹配前，首先將兩幅影象中灰度特徵發生比較顯著變化的區域（點或線）提取出來，再在兩幅影象所形成的特徵集中運用相應的特徵匹配的演算法將存在匹配關係的特徵對盡可能的選擇出來，然後再對非特徵畫素點集採用插值等演算法推出相對應的關係，以達到兩幅影象配準的精度是畫素級的。
影象配準的方法隨著遙感技術的不斷發展也越來越多：針對由同一感測器獲得的遙感影象間的配準可採用基於影象灰度的互相關演算法，此演算法計算量比較大，處理非線性畸變有困難；被廣泛使用的影象配準演算法之一的是傅利葉變換演算法，該演算法採用的是對影象進行傅利葉變換，然後再採用相位相關等技術來處理平移、縮放等配準問題。
4 影象配準演算法—傅利葉變換
在影象背景比較混雜不清的情況下，特徵提取相對比較困難，為解決這些問題我們採用能夠進行自動配準影象的傅利葉變換演算法。傅利葉變換演算法採用的是相關技術，根據頻率域中的資訊尋找最佳匹配的資訊點，不需要尋找控制點或感測器的各種引數就能夠直接求出影象之間的平移、旋轉、比例放大等變化引數，而且該方法可以抵抗雜訊干擾，還可以利用快速傅利葉變換實現影象的快速自動配準。
(1）平移變化
假設影象，並設經平移變換後的影象為，則兩影象之間存在如下關係，即，則相對應的傅利葉變換和符合下式表示的關係。
由上式可以看出，兩幅影象經過平移變換後，其幅值雖然是相同的，但相位是不同的，其相位之間存在的區別與它們的平移量有關。且可以得出，對應的頻域中兩個影象的互能量譜可由下式
表示。(2）旋轉特性
傅利葉變換演算法中旋轉角度是乙個不變數，由傅利葉變換的旋轉特性，旋轉一幅影象，相當於在頻域中把它的傅利葉變換採用相同的角度進行旋轉。假設經平移並且進行旋轉之後的影象為，則兩影象存在著如下式的關係：
通過上面的討論可以知道，經過數-極座標轉換並利用傅利葉變換的比例特性及旋轉特性可先求出比例因子和旋轉角，對需要配準的影象根據得到的結果進行變換，然後再利用傅利葉的相位相關技術來確定影象間的平移關係，並求出平移量，進行變換後即可得到已配準的影象[5]。
5 結語
對影象採用傅利葉變換的演算法進行配準可取得良好的匹配效果，配準精度比較高，此外，運用傅利葉變換和反變換可直接求得變換引數，減少了因尋找配準控制點而導致的步驟煩瑣並降低了誤差率，同時也提高了影象間的配準質量與速度。
參考文獻
[1] 郁文賢，雍少為，郭桂蓉.多感測器資訊融合技術述評[j].國防科技大學學報，2008，16(3）：1-8.
[2] 寧書年，呂松棠，楊小琴，等.遙感影象處理與應用[m].**出版社，2009：39-45.
[4] 袁貞明，吳飛，莊越挺.基於視覺特徵的多感測器影象配準[j].中國影象圖形學報，2005，10(6）：767-772.
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