地标匹配是指将卫星图像与地标模板图像进行匹配,提取出地标模板中的地标在卫星图像中的位置,进而计算出卫星图像中地标的偏移量。经典的基于互相关系数的地标匹配算法和基于梯度能量的地标匹配算法不能适应卫星图像发生旋转的情形。针对卫星图像发生旋转时的地标匹配问题,提出了一种基于边缘信息的地标匹配算法,具体研究内容如下:(1)介绍了基于偏微分方程的图像滤波技术,仿真结果表明,正则化P-M扩散方法和带有边缘停止的切线方向扩散方法在抑制图像中噪声的同时,能够保持图像中边缘信息的清晰度。另外,介绍了灰度图像边缘检测技术,基于互相关系数和基于梯度能量的地标匹配技术,广义Hough变换(GHT)的模板匹配技术等。(2)提出了一种基于连通域边缘点分析的地标提取算法。一方面,使用正则化P-M扩散滤波代替高斯滤波和基于梯度直方图凹度分析的双阈值选择方法代替固定的阈值选择方法,对Canny算子进行改进;另一方面,根据八连通域中边缘像素点数目对边缘图像进行过滤,进一步抑制边缘图像中的虚假边缘。基于以上两个方面,提出了地标提取算法。仿真结果表明,该算法能够有效提取出卫星图像中地标信息的同时,抑制地标信息中的虚假边缘。(3)提出一种基于U-弦长曲率的GHT算法。针对现有的GHT算法存在两方面的不足:定义点扩散函数(PSF),而非构建R-表;利用梯度角进行几何计算。因此,本文利用U-弦长曲率和斜率方向角提出一种具有较好抗旋转性能的GHT算法。仿真结果表明,该算法具有较好的抗旋转性和抗噪性。(4)提出一种基于GHT的地标匹配算法。将本文提出的基于U-弦长曲率的GHT算法应用于地标匹配,仿真结果表明,卫星图像中的地标相对于地标模板中的地标发生旋转与否,该算法均具有较好的匹配性能。