会计学1、遥感(yáogǎn)图像配准图像(túxiànꞬ)配准（一）其中：f为二维空间(kōngjiān)坐标变换（如仿射变换），g为一维亮度或其他度量值变换。最佳空间(kōngjiān)变换是图像配准问题的关键。当需配准多幅图像时选取其中某一幅图像作为参考图像，其余图像分别相对参考图像进行配准。图像(túxiànꞬ)配准的意义多传感器图像配准可以看作是以下集中要素的结合：特征空间：从参考影像和输入影像中提取的特征集；搜索空间：在输入特征与参考特征之间建立对应关系的可能(kěnéng)的变换集合；搜索策略：选择可以用于计算的变换模型，在处理过程中使得匹配逐步达到精度要求；近似性度量标准：用来评估从搜索空间中获得的一个给定的变换所定义的输入数据与参考数据之间的匹配。常用的图像配准方法(fāngfǎ)---基于图像灰度的配准方法(fāngfǎ)差平方和（差矢量(shǐliàng)模）相关系数（矢量(shǐliàng)夹角）差绝对值和（差矢量(shǐliàng)分量绝对值和）协方差函数(hánshù)（矢量投影）相关(xiāngguān)函数（矢量数积）常用的图像配准方法---基于(jīyú)图像特征的配准方法特征提取是指分别提取两幅图像中共有的图像特征。这种特征是出现在两幅图像中对比例、旋转、平移等变换保持一致性的特征，如线交叉点、物体边缘角点、虚圆闭区域的中心(zhōngxīn)等可提取的特征。特征包括：点、线和面三类。点特征是最常采用的一种图像特征，包括物体边缘点、角点、线交叉点等；根据各特征点的兴趣值将特征点分成几个等级。对不同的目的，特征点的提取应有所不同。线特征是图像中明显的线段特征，如道路河流的边缘，目标的轮廓线等。线特征的提取一般分两步进行：首先采用某种算法提取出图像中明显的线段信息，然后利用限制条件筛选出满足条件的线段作为线特征；面特征是指利用图像中明显的区域信息作为特征。在实际的应用中最后可能也是利用区域的重心或圆的圆心点等作为特征。特征匹配是指建立两幅图像中特征点之间对应关系的过程。用数学语言可以描述为两幅图像A和B中分别有m和n个特征点(m和n常常(chángcháng)是不相等的)其中有k对点是两幅图像中共同拥有的，则如何确定两幅图像中k对相对应的点对即为特征匹配要解决的问题。特征匹配可分为三步：①特征提取；②利用一组参数对特征作描述；③利用参数进行特征匹配。常用的特征匹配方法有互相关系数法、聚类法、点间距离法等。选取变换(biànhuàn)模型及求取参数（一）多项式变换是图像间存在非线性变形时最常用(chánꞬyònꞬ)的变换类型，如遥感图像中存在由缓和的地形起伏引起的变形，就可以采用多项式变换模型校正它将第一幅图像中的点(x1,y1)映射为第二幅图像中的点(x2,y2)，数学表示为：坐标(zuòbiāo)变换与插值点特征(tèzhēng)匹配步骤角特征(tèzhēng)点检测算法SIFT算法(suànfǎ)（一）SIFT算法(suànfǎ)（二）尺度空间检测(jiǎncè)(一)DoG滤波器尺度空间检测(jiǎncè)(二)尺度空间关键点定位(dìngwèi)精确定位关键点方向(fāngxiàng)指定生成(shēnꞬchénꞬ)SIFT特征向量特征(tèzhēng)量匹配对右影像也进行相应特征提取右影像不进行特征提取右影像不进行特征提取，但也不将所有的点作为可能(kěnéng)的匹配点。匹配(pǐpèi)的准则将影像匹配与几何改正(gǎizhèng)均作为参数同时解算跨接法影像(yǐnꞬxiànꞬ)匹配——特征分割法跨接法影像(yǐnꞬxiànꞬ)匹配步骤2、影像(yǐnꞬxiànꞬ)镶嵌概述(Ɡàishù)影像镶嵌的一般工作(gōngzuò)程序（一）影像镶嵌的一般(yībān)工作程序（二）影像(yǐnꞬxiànꞬ)镶嵌技术-接缝线的确定（一）为此可取一长度为d的一维窗口(chuāngkǒu)，让窗口(chuāngkǒu)在一行内逐点滑动，计算出每一点处A和B两幅图像在窗口(chuāngkǒu)内各个对应像元点的亮度值绝对差的和，最小的即为接缝线在这一行的位置，其计算公式为：式中：和为图像A和B在重叠区处的亮度值；为窗口(chuāngkǒu)在左端点；i为窗口(chuāngkǒu)所在的图像行数。满足上述条件的点就是接缝点，所有接缝点的连线就是接缝线。影像镶嵌技术-重叠(chóngdié)区亮度的确定（一）设重叠区行数为L，E的两幅图像的重叠部分为第K行到L+K-1行，H幅图像的重叠部分为第1行到L行，和分别表示E和H图像的亮度(liàngdù)值，为重叠区亮度(liàngdù)调整后的亮度(liàngdù)值，其行数为1到L。此时重叠区亮度(liàngd