ENVI5.3 自动配准流程化工具（Image Registration Workflow）配准方法流程。
打开 ENVI软件中的Image Registration Workflow工具，分辨打开参考图像和待校正的图像。
Base Image File是参考图像，参考图像的范围应比待校正图像的范围大，Warp Image File是待校正图像。
点击Next进入下一步，这一步中涉及到很多参数和方法：
Main面板参数说明如下：原文：(2条消息) ENVI学习总结（六）——图像自动配准_image registration workflow_sysun的博客-CSDN博客
- 匹配算法（Matching Method）： 提供两种算法，Cross Correlation：一般用于相同形态的图像，如都是光学图像；Mutual Information：一般用于不同形态的图像，如光学-雷达图像，热红外、可见光等。
- 最小 Tie 点匹配度阈值（Minimum Matching Score）：自动找点功能会给找到的点计算一个分值，分值越高精度越高。当找到的 Tie 点低于这个阈值，则会自动删除不参与校正。阈值范围 0-1。
- 几何模型（Geometric Model）：提供三种过滤 Tie 点的几何模型，不同模型适用不同类型的图像，以及需要设置不同的参数。
- Fitting Global Transform：适合绝大部分的图像。还需要设置以下两个参数：
- 变换模型（Transform）：包括一次多项式 First-Order Polynomial 和放射变化RST。
- 每个连接点最大允许误差（Maximum Allowable Error Per Tie Point）：这个值越大，保留的 Tie 越多，当精度约差。
- Frame Central Projection：适合于框幅式中心投影的航空影像数据。
- Pushbroom Sensor：适合带有 RPC 文件的图像
Seed Tie Points参数如下：
- Switch To Warp/Switch to Base：基准影像与待配准影像视图切换按钮
- Show Table：种子点列表
- Start Editing：添加和编辑种子点
- Seed Tie Points： 种子点个数
Advance参数说明如下：
- Matching Band in Base Image：基准影像配准波段
- Matching Band in Warp Image：待配准影像配准波段
- Requested Number of Tie Points：Tie 点个数，不能小于 9。
- Search Window Size：搜索窗口大小，需要大于匹配窗口大小，搜索窗口越大，找到的点越精确，但是需要时间越长。简单预测搜索窗大小的方法：让待配准图像 50%透明显示，之后量测两个同名点之间的像素距离 D，搜索窗口最小为（D+5）*2
- Matching Window Size：匹配窗口大小，会根据输入图像的分辨率自动调整一个默认值。
- Interest Operator：角点算子，Forstner 方法精度最高速度最慢。
以上都用默认参数，点击下一步开始计算：
进入下一步，参数如下：
- Switch To Warp/Switch to Base：基准影像与待配准影像视图切换按钮
- Show Table：Tie 点列表
- Start Editing：添加和编辑 Tie 点
- Tie Points：Tie 点个数
可以删除误差比较大的控制点。
设置相关参数，点击下一步开始计算。
- 纠正模型（Warping Method）： 放射变化（RST）、多项式（Polynomial）、局部三角网（Triangulation），默认为多项式；
- 重采样方法（Resampling）： Cubic Convolution；
- 输出像元大小（Output Pixel Size from）：Warp Image；
- 背景值（Background Value）： 0；
影像分辨率比较高，2m，计算时间很长，手动校正两个了还没算完 。
计算完成之后输出图像，默认为warp图像路径。
计算也需要一会儿时间，
效果和手动校正对比了一下，局部区域效果还可以的，也有些局部区域偏差较大。
