3.3.2 特征点匹配法
比值匹配法利用图像特征较少，而且在图像发生小角度旋转的时候容易发生误匹配。基于特征点的匹配法可以很好的解决这类问题。特征点主要指图像中的明显点，如房屋角点、圆点等。用于点特征提取得算子称为有利算子或兴趣算子。自七十年代以来出现一系列各不相同、各有特色的兴趣算子，较知名的有Moravec算子、Hannah算子与Foistner等。
本文采用Moravec算子进行特征点提取:
Moravec算子的基本思想是，以像素点的四个主要方向上最小灰度方差表示该像素点与邻近像素点的灰度变化情况，即像素点的兴趣值，然后在图像的局部选择具有最大的兴趣值得点(灰度变化明显得点)作为特征点，具体算法如下:
（1）计算各像素点的兴趣值IV (interest value)，例如计算像素点(c,r)的兴趣值，先在以像素点((cr)为中心的n n的影像窗口中(如图3.3.2所示的5 5的窗口)，计算四个主要方向相邻像元灰度差的平方和。
图3.3.2 Moravec 算子特征点提取示意图
V =
V =
V =
V =
其中k=INT(n/2)。取其中最小者为像元((c,r)的兴趣值:
IV(c,r)=V=min{ V , V , V , V }
(2)根据给定的阂值，选择兴趣值大于该阐值的点作为特征点的候选点。设V 为事先设定好的闭值，如果V > V ，则V为特征点的候选点。
阑值得选择应以候选点中包括需要的特征点，而又不含过多的非特征点。
(3)在候选点中选取局部极大值点作为需要的特征点。在一定大小的窗口内(可不同于兴趣值计算窗口)，去掉所有不是最大兴趣值的候选点，只留下兴趣值最大者，该像素即为一个特征点。
在有了以上的特征点提取的基础上，基于特征点匹配算法主要步骤如下:
(1)在参考图像T的重叠部分中选取4个区域，每个区域利用Moravec算子找出特征点。
(2)选取以特征点为中心的区域，本文大小选择7X7的区域，在搜索图S中寻找最相似的匹配。因为有4个特征点，故有4个特征区域，找到相应的特征区域的匹配也有4块。
(3)利用这4组匹配的特征区域的中心点，也就是4对匹配的特征点，代入方程式(3-2-2)求解，所求的解即为两幅图像间的变换系数。
(3-2-2)
该算法的主要优点:
(1)图像的特征信息得到了利用，能够有的放矢，不是在盲目的搜索。
(2)误匹配发生的概率小，因为利用了参考图像T包含特征点的特征区域来寻找相应匹配，因此在搜索图S中相应的特征区域容易确认。
该算法的主要缺点:
(1)计算的代价高，计算量大。该算法需要计算出特征点以及特征点的匹配点，同时还要将所有4对特征点带入式3-2-2求解变换系数，计算量大。
3.4 本章小结
本章分析了现有的多种图像配准算法以及图像配准中的难点。
第四章 图像融合技术
4.1 图像融合技术的基本概念
数字图像融合（Digital Image Fusion）是以图像为主要研究内容的数据融合技术，是把多个不同模式的图像传感器获得的同一场景的多幅图像或同一传感器在不同时刻获得的同一场景的多幅图像合成为一幅图像的过程。由于不同模式的图像传感器的成像机理不同，工作电磁波的波长不同，所以不同图像传感器获得的同一场景的多幅图像之间具有信息的冗余性和互补性，经图像融合技术得到的合成图像则可以更全面、更精确地描述所研究的对象。正是由于这一特点，图像融合技术现已广泛地应用于军事、遥感、计算机视觉、医学图像处理等领域中。
数字图像融合是图像分析的一项重要技术，该技术在数字地图拼接、全景图、虚拟现实等领域有着重要应用。虽然Photoshop等图像处现软件提供了图像处理功能，可以通过拖放的方式进行图像拼接，但由于完全是手工操作
