本程序主要对遥感图像实现三种处理：几何校正、图像增强和图像配准。这三种处理都可以独立实现，然而对于原始的遥感图像将这三种处理依次进行效果更佳。 具体操作步骤如下： 1.在主窗口打开图像1 2.选择【几何校正】菜单，打开【图像几何校正】对话框进行几何校正。在此对话框中，首先打开待校正图像2，然后点击【选取特正点】按钮，按照提示依次在待校正图像和基准图像中手动选取特征点，最后点击【校正图像】得到几何校正结果，如果达到预期效果，则点击【保存并在主窗口打开】按钮，保存此校正图片，并在主窗口打开。 3.选择【图像增强】菜单，打开【图像增强】对话框进行图像增强。在此对话框中，首先在相应的处理类别（如：直方图增强、灰度增强等）中选择具体方法（如：均衡化、规定化等），然后点击本类别的按钮。增强后的结果会在右侧显示，如果达到预期效果，则点击【保存并在主窗口打开】按钮，保存此增强后的图片，并在主窗口打开。 4.选择【图像配准】菜单，打开【图像配准】对话框进行图像配准。在此对话框中，首先打开待匹配图像3，然后选择“半自动”或“手动”方法并点击【选取特正点】按钮，按照提示依次在待配准图像和基准图像中半自动或手动选取特征点（如果在半自动选取中特征点对应错误，可以更改特征点），最后点击【匹配图像】得到图像配准结果，如果达到预期效果，则点击【保存并在主窗口打开】按钮，保存此校正图片，并在主窗口打开。

首先进行Harris角点特征提取，而后利用NCC算法进行粗匹配，剔除误匹配和不匹配向量，基于灰度相关系数，计算配准误差， 从而得到配准后叠加图像。适用于输入图像存在平移变换和旋转变换；能够实现可见光区图像配准，可实现时间间隔不是很久的多时相遥感影像配准

压缩包中包含sift和surf的图像配准，先用sift或者surf特征提取，然后进行特征匹配，最后还用RANSAC进行误匹配剔除。sift是在Lowe官网源码上进行更改，surf直接使用MATLAB自带函数detectSURFFeatures()。

北航宇航学院数字图像处理大作业三-遥感图像配准，在VS2013平台上基于opencv2.4.9编写的，SURF和sift算法进行图像配准，并给出旋转角度

CNN在遥感图像配准中的实现源代码，参考论文：利用深度卷积特征进行多时相遥感图像配准《Multi-Temporal Remote Sensing Image Registration Using Deep Convolutional Feature》