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论文作者：任凯，孙伟伟^*，孟祥超，杨刚，彭江涛，黄敬峰，李建成

图像配准旨在消除同一范围内多源数据之间的几何偏差，促进数据的协同应用。近年来，星载高光谱和多光谱数据在地球观测中得到了广泛的应用。然而，波段数、空间分辨率和光谱分辨率的差异对配准算法提出了更高的要求。高光谱和多光谱图像配准的关键是提取更多的公共关键点，削弱和消除辐射和空间纹理信息的差异来构建更高级的描述，实现关键点的高精度匹配。因此本文提出了一种新的基于公共深度特征子空间的高光谱和多光谱配准方法（CDFSL）。首先构造公共深度特征子空间提取网络，提取图像对的一致性边缘特征和公共子空间图像。然后利用Harris算法从图像之间一致的边缘特征中提取关键点，减小了图像之间空间分辨率差异的影响。此外，此外，利用尺度不变特征变换和子空间图像对关键点进行描述，减小了图像之间辐射差异的影响。最后，使用欧几里得度量对关键点进行初始匹配，剔除异常值后计算仿射矩阵，并进行图像配准。我们对不同空间分辨率的星载高光谱和多光谱数据集进行了实验，并与最先进的方法进行了比较。实验结果表明，该方法能够获得满意的配准结果，具有较强的鲁棒性。相关研究成果发表在《IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing》，该期刊2023年度影响因子为8.2.