题目：基于边缘特征形状描述的图像配准方法研究

图像配准技术是模式识别和图像融合的重要前端技术。基于特征的图像配准技术具备区分度好、精确的优点，成为研究热点并得到广泛应用，其中特征检测和特征匹配是最为核心的技术。本论文研究了基于边缘特征形状描述配准技术。针对全局形状边缘检测，提出了一种多结构元素形态学组合操作算子方法，该方法基于多尺度数学形态学，采用不同结构元素，结合不同形态学运算，和Canny算子相比，具备保形状特性和更强的抗噪性。针对边缘局部尺度不变特征检测，实现了一种等价DOG空间极值点检测的方法，提取的边缘局部尺度不变特征分布在稳定的全局形状结构边缘上，和形状结构相关，具有局部尺度不变性。针对形状特征描述符距离区分度，实现了基于极坐标系的实现距离等分法，可以提高算符中长距离的区分度；并在此基础上提出了基于自适应阈值距离分段化坐标系方法，可以根据自动阈值选择实现不同距离的区分度。针对形状特征描述符旋转特性，实现了两种改进的方法：基于时域相对坐标系，实现了小角度旋转不变性；基于一维傅里叶变换的方法，实现了更大角度的旋转不变性。结合图像旋转模型的构建和配准精度的计算法则，通过配准实验测试了算法性能。结果证明本论文提出的算法具备尺度不变性，大角度旋转不变性，抗噪性强，适应一定程度的光照。和基于区域描述符的配准算法相比，显著提高了配准精度，实现了多时段灾害遥感图像配准。