本论文包括两大部分内容:图像的自动配准和地形的自动配准,重点在于基于图像特征点(角点)的匹配和基于地形特征线的匹配两部分.全文共分为七章,摘要如下:第一章是绪论,介绍图像匹配和地形匹配的研究意义和常用方法、以及国外的进展情况,特别是它的主要用途.第二章主要是介绍图像自动配准的基本概念、配准的过程以及图像配准的相似度,另外分别介绍基于子图像匹配包括基于熵、基于梯度、基于配准力等等,同时介绍了基于多分辨率分析的搜索算法、介绍了基于遗传算法的搜索方法和基于图像特征的配准方法,为以后的章节研究提供理论依据.第三章主要是介绍基于图像特征的自动匹配,往本章中介绍图像分割的种类:基于像素的分割、基于边缘的图像分割、基于区域的图像分割、图像特征的提取,角点的提取等等;介绍各种角点提取的方法.第四章是基于数学形态学的地形图的自动配准问题,本章通过数学形态学上的击中与击不中(Hit-Missing)变换,对于地形图进行边缘细化,通过对于地形图中的边缘进行编码确定地形图中的格网点位置,根据格网点的位置的理论坐标对于整个地形图进行自动配准,这样就可以自动的生成等高线图,根据等高线图可以生成数字高程模型(DEM),同时为最后第七章的地形的特征线的提取和基于特征线的匹配奠定基础.第五章是介绍通过序列航空影像完成地形的三维重构,以及地形的表示.提出根据两个图像的对极几何约束条件,提出采用恢复法消除两个图像之间上下视差,从而使得图像的二维相关变成为一维相关,这样可以提高相关速度,为快速的三维重构奠定基础.在三维重构的基础上提出采用采用不规则三角形(TIN)构建地形表而,然后,转换为规则的DEM格网,从而为第六章进行的地形特征线配准提供基本的保证.第六章地形特征线的提取和基于地形特征线匹配.这一章是本文的重点章节之一,在这一章中,首先分析基于地形特征线进行分析,对于基于地形悬崖图(Cliff Map)方法进行分析,指出它们存在的弱点,提出了基于地形特征线进行匹配的设想.根据地形特征线的定义,采用山谷线(水系)作为特征线来进行匹配,并给出提出水系的具体算法,并且根据第四章、第五章获得DEM进行特征线的提取,然后对于特征线进行匹配,从而完成基于地形特征线的自动匹配.