在图像拼接领域,当前主要的图像拼接方法有:基于特征提取的图像配准,主要包括图像的角点和轮廓的提取;基于相位相关的频域配准;基于像素灰度值配准。基于特征提取方法计算速度较快,但是拼接正确性直接依赖于特征提取的精度。基于相位相关的方法具有一定的抗噪性和抗干扰性,但是对重叠像素数的大小要求比较高。基于灰度方法简单直观,但是抗干扰性比较差。TDI(time delay and integration)是一种能够增加线扫描传感器灵敏度的扫描技术。大视场TDICCD相机采用多片TDICCD拼接,多通道输出遥感图像,其拍摄的图像有以下特点:1)不同的行频。2)对同一景物采集的时间不同。3)TDICCD空间方位的影响。4)动量轮变速转动、喷气、指向控制、太阳帆板调整等运动产生颤振。5)天气和地形条件的影响。由于存在以上的复杂因素,在TDICCD大视场多通道遥感图像的拼接中,以往的经典方法抗噪性和鲁棒性不高,很难实现图像高精度和快速拼接的要求。为了获得良好的拼接效果,本文提出了一种空域配准方法,以互相关系数为评价函数,通过自检测搜索和亚像素定位进行点的精确配准,以此来反映图像整体和局部的配准参数,达到精确配准的目的。首先,该方法针对TDICCD多通道图像间重叠像素的特点,采用变搜索窗口的互相关系数作为评价函数;其次,采用局部检测法监视图像参数的变化,找出图像每一部分最佳参数;再次,采用干扰点排除法控制图像中误匹配的点,使参数更加可信;最后,在最佳点配准的基础上,采用本文提出的亚像素定位法对配准进行补偿。通过对XXX号卫星所拍摄的多通道图像进行拼接,比较了本文算法和已有算法。实验结果表明,该算法精度优于0.1pixel,同时比其它方法快速,稳定性、抗噪性和鲁棒性都很高,拼接图像获得了良好的效果。