随着数字化城市，数字化地球等一系列地理信息系统的实施与发展，航拍图像作为遥感图像重要的组成部分、以其大量的数据信息和几何分辨率高受到普遍的重视。直接获取的航拍图片由于各种因素的影响，存在一定的几何畸变和辐射量的失真现象。这些畸变和失真严重影响了图像的质量和应用，必须先进行辐射校正和几何校正。另外，所携带的不同成像传感器获取的地面信息因其成像方式、使用的电磁波段以及分辨率的不同，所反映的地面情况也不尽相同，使得多源遥感图像信息融合的研究已成为目前国内外的研究热点。其中配准是多源图像融合的前提和基础，同时图像校正和配准是一切多源图像信息处理中必不可少的一个基本环节。本文重点研究多源航拍图像校正、配准，取得的主要研究成果和创新点如下： 一、深入分析航拍图像的校正问题。针对机载平台不稳定，导致数据失真严重，提出基于POS/DG数据的机载遥感图像的粗-精校正方法。利用POS/DG记录的飞行器的位置(经度、纬度、高度)和姿态参数(俯仰角、侧滚角和偏航角)等参数直接建立图像点和地面点之间的数学关系进行粗校正，详细推导出针对每一行数据的直接定位模型，并给出获得粗校正图像的重采样方法。为了满足后续工作的要求，给出基于多项式的精校正方法。该粗-精校正算法省去大量的地面工作，并且提高了处理质量和速度，同时具有很高的精度，完全能够满足后续拼接和融合等的要求。 二、针对多传感器、多平台、多时相、多光谱和多分辨率的多源航拍影像，提出基于直方图规定化熵特征的图像配准方法。对于图像间变换为刚性变换的情况下，给出了计算配准参数的公式，并且提出对误匹配点对进行剔除的聚类方法。利用“数字上海”的遥感影像数据进行了仿真实验，取得了较好的效果。 三、特征提取是基于特征的配准方法的关键步骤，本文采用角点作为特征基元。回顾了各种角点提取方法，重点分析了SUSAN角点提取方法。针对已有的角点检测方法对噪声严重、纹理丰富的复杂图像都很敏感，提出根据角点角度向量性质剔除错误角点的方法。该方法大大提高了角点检测的正确性，适用于噪声严重、纹理丰富的遥感图像特征点提取。另外角点的角度向量是平移旋转和尺度变换的不变量。这一性质对于后续角点匹配过程具有极大的作用。 四、针对特征点匹配问题，提出基于线比不变性的点匹配迭代算法。通过分析概率函数的性质，获得减少迭代运算量的方法。该算法适用于任意尺度、角度和平移的仿射变换，并且具有一定的抗噪性和抗畸变性，但是当特征点个数较多时，仍然需要大量的运算时间。充分利用前面所获得的角点的角度向量特征，在基于线比不变性的匹配算法基础上提出基于角点性质的改进匹配算法。改进方法具有基于线比不变性的匹配算法的优点，同时大大减少了计算量和计算时间。 五、以“数字上海”项目为背景，重点讨论了配准在拼接和融合中的应用。分析拼接过程中存在的关键问题：图像大小确定、插值方法和重叠区像元的灰度的确定。介绍融合的处理流程图。利用“数字上海”的遥感影像数据给出拼接和融合的应用实例。