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：随着遥感图像分辨率的日益提高，遥感图像的尺寸和数据量也不断地增大，同时随着遥感应用的发展，对图像配准的性能也提出越来越高的要求，基于此，提出一种特征级高分辨率遥感图像快速自动配准方法。首 先，对图像进行Haar小波变换，基于小波变换后的近似图像进行配准以提高配准速度；其次，根据不同的遥感图像来源使用不同的特征提取方法(光学图像使用Canny边缘提取算子，SAR图像使用Ratio Of Averages算子)，并将线特征转化为点特征；然后，依据特征点间最小角与次小角的角度之比小于某一阈值来确定初始匹配点 对；最后，利用改进的随机抽样一致性算法滤除错误匹配点对，并结合分块思想均匀选取匹配点

这是 2020 年 7 月录用发表的最新匹配领域综述论文，论文引用文献 超越 500 多篇，是迄今匹配领域最强综述论文，引文质量也较强，当 然作者也将自己近年来发表的数篇论文进行了自引。不可否认的是， 此文透彻分析了从基于传统特征到深度学习的匹配算法，对于匹配领 域新进学者快速把握匹配相关历史和算法演进具有非常重要的引导 和指导性，是不可多得的综述论文。

ＦＹ－３Ａ 中分辨率光谱成像仪（ＭＥＲＳＩ）红外通道采取４０探元跨轨并行扫描方式，针对其辐射定标要比传统单元探测器的辐射定标复杂的问题，研究了 ＭＥＲＳＩ红外通道的多探元辐射定标方法。首先，基于星上黑体观测进行逐探元的 辐射定标处理，消除探元辐射响应差异条纹；然后，利用各探元与基准探元光谱响应对不同温度黑体光谱辐亮度建立比值关系，基于其随着辐亮度呈非线性变化的关系，对逐探元定标后图像进行探元光谱差异的辐亮度归一化补偿，从 辐 射 机理上最大限度地消除图像条纹，实现了多探元观测目标辐射信号的光谱响应差异归一化。为了验证 ＭＥＲＳＩ红外通道辐射定标精度，文中还利用同时过星下点观测（ＳＮＯ）交