本书主要介绍了与多模态遥感图像配准相关的基础知识及常用的配准方法，内容包括三大部分：第一部分（第1～5章）涉及遥感图像配准的基础知识，阐述了图像配准的原理及基本框架、主流的特征提取方法、匹配相似性度量准则和几何变换模型等；第二部分（第6、7章）介绍了基于局部相位一致性的多模态图像匹配方法和基于结构相似性的多模态匹配框架；第三部分（第8章）介绍了由作者课题组研制的多模态遥感图像自动配准系统。
本书可供高等院校计算机、测绘科学与技术、信号与信息处理等专业的研究生阅读，也可作为遥感图像分析、遥感图像配准等领域的技术人员和研究人员的参考书。

前言
第1章 绪论
1.1 多模态遥感图像配准的意义
1.2 图像配准技术概述
1.2.1 图像配准的定义
1.2.2 图像配准的基本步骤
1.2.3 配准精度评价
1.3 多模态遥感图像自动配准所面临的挑战
1.4 研究现状和发展趋势
1.4.1 基于区域的配准方法
1.4.2 基于特征的配准方法
1.4.3 基于深度学习的配准方法
1.4.4 发展趋势
1.5 本书主要内容
1.6 本章小结
第2章 图像处理基础知识
2.1 图像数字化
2.1.1 采样和量化
2.1.2 数字图像的表示
2.1.3 空间和灰度分辨率
2.2 图像空间域处理
2.2.1 图像基本灰度处理
2.2.2 图像直方图处理
2.2.3 图像空间滤波
2.3 图像频率域处理
2.3.1 预备知识
2.3.2 一维傅里叶变换
2.3.3 二维傅里叶变换
2.3.4 二维离散傅里叶变换的若干性质
2.3.5 频率域滤波
2.3.6 快速傅里叶变换
2.4 边缘提取
2.4.1 基本概念
2.4.2 常见的边缘提取算子
2.4.3 边缘提取的效果评价
2.5 本章小结
第3章 图像特征提取
3.1 特征点检测
3.1.1 特征点检测算法发展历程
3.1.2 特征点尺度定位
3.1.3 Harrls-Laplace
3.1.4 Hession-Laplace
3.1.5 DoG
3.1.6 MSER
3.2 特征点描述
3.2.1 SIFT描述符
3.2.2 SURF描述符
3.2.3 Shapecontext
3.2.4 BRIEF
3.3 相位一致性特征
3.3.1 相位信息的重要性
3.3.2 相位一致性和局部能量
3.3.3 利用小波计算相位一致性
3.3.4 相位一致性特征方向
3.4 本章小结
第4章 匹配度量准则
4.1 距离度量模型
4.1.1 LP范数
4.1.2 差平方和
4.1.3 汉明距离
4.1.4 灰度比差值
4.1.5 基于灰度映射的匹配测度
4.2 相似性度量模型
4.2.1 互相关
4.2.2 归一化相关系数
4.2.3 互信息
4.2.4 相位相关
4.3 本章小结
第5章 几何变换模型和误匹配剔除
5.1 几何变换模型
5.1.1 全局变换模型
5.1.2 局部变换模型
5.2 几何校正
5.2.1 像元坐标的变换
5.2.2 像元灰度的重采样
5.3 误匹配剔除
5.3.1 最小二乘均值法
5.3.2 随机采样一致法
5.3.3 对比实验
5.4 本章小结
第6章 基于局部相位一致性特征的多模态图像匹配
6.1 基于相位一致性的尺度不变性特征点检测
6.1.1 尺度定位
6.1.2 MMPC-Lap算子构建
6.2 基于相位一致性的特征点描述
6.2.1 特征点主方向
6.2.2 特征向量
6.3 匹配策略
6.4 实验分析
6.4.1 特征点检测性能评估
6.4.2 特征点描述符性能评估
6.5 本章小结
第7章 基于结构相似性的多模态图像匹配
7.1 结构#征描述
7.1.1 HOG特征
7.1.2 HOPC
7.1.3 LSS
7.1.4 改进的SURF
7.2 快速鲁棒的结构相似性模板匹配框架
7.2.1 逐像素结构特征表达
7.2.2 CFOG
7.2.3 快速的匹配相似性度量
7.3 实验分析
7.3.1 数据介绍
7.3.2 参数设置和评价准则
7.3.3 噪声影响分析
7.3.4 匹配正确率和精度分析
7.3.5 计算效率分析
7.4 本章小结
第8章 多模态遥感图像自动配准系统
8.1 基于空间几何约束的粗配准
8.1.1 特征点检测
8.1.2 局部几何纠正
8.2 基于结构相似性的精配准
8.2.1 特征点匹配
8.2.2 误差剔除和图像校正
8.3 系统软件对比分析
8.3.1 实施方案
8.3.2 方案一对比分析
8.3.3 方案二对比分析
8.4 本章小结
参考文献