1.一种稳健的多模态遥感影像匹配方法，其特征在于包括下列步骤：A.判断参考影像和输入影像的分辨率信息，如果两幅影像具有相同的分辨率，则进行步骤B，如果分辨率不同，则将两幅影像采样为同样的分辨率；

B.采用分块的策略，在参考影像上检测出一系列分布均匀的特征点，记为P1i(i＝1,2,

3,……,N)，N表示特征点的总点数，以点P1i为中心选取模板区域AreaW1i；

C.根据遥感影像自身提供的地理坐标信息，预测点集P1i(i＝1,2,3,….,N)在输入影像上所对应的匹配区域AreaW2i；

D.在匹配区域内构建三维稠密特征表达图；

E.在三维稠密特征表达图的基础上，建立相似性测度进行同名点匹配；

F.对于获得的同名点，对其相似性图进行局部极值拟合，求解出匹配点的亚像素位置；

所述相似性图是在三维稠密特征表达图的基础上建立影像匹配的相似性测度、并进行相似性测度运算获得的图；

G..重复步骤C-F,遍历P1i(i＝1,2,3,….,N)的每一个点，得到具有亚像素精度的同名点对{PD1i(x,y)，PD2i(x,y)}(i＝1,2,3,….,N)；

H.剔除{PD1i(x,y)，PD2i(x,y)}(i＝1,2,3,….,N)中误差较大的同名点对，获取最终的同名点对{PID1i(x,y)，PID2i(x,y)}(i＝1,2,3,…,S)，S表示剔除后的同名点对总对数；步骤D包括如下步骤：对匹配区域内的影像数据进行稠密的格网采样，计算每个格网点的局部特征描述符，将其所对应的特征向量在Z方向进行排列，形成三维稠密特征表达图；

所述步骤D中计算每个格网点的局部特征描述符为在匹配区域内构建方向梯度通道特征(channel features of orientated gradients，CFOG)，具体包括以下步骤：D1.对匹配区域内的影像数据进行密集的格网采样，计算每个格网点在各方向的梯度信息，形成三维的方向梯度图；

D2.在水平X方向和垂直Y方向，利用高斯滤波器或三角滤波器对三维的方向梯度图做卷积运算，得到获得特征图 再利用一维滤波器在Z方向对特征图 进行卷积运算，得到特征图D3.对特征图 进行归一化操作，获得最终的方向梯度通道特征图。

2.如权利要求1所述的多模态遥感影像匹配方法，其特征在于，所述步骤D中当格网采样的间距为1个像素时，即进行逐像素采样，所形成的三维稠密特征表达图是三维的逐像素特征表达图。

3.如权利要求2所述的多模态遥感影像匹配方法，其特征在于，所述局部特征描述符为HOG、LSS、SURF或Scale Invariant Feature Transform(SIFT)的一种。

4.如权利要求1所述的多模态遥感影像匹配方法，其特征在于，所述一维滤波器为[1,

2,1]。

5.如权利要求4所述的多模态遥感影像匹配方法，其特征在于，所述步骤D中的构建方向梯度通道特征(CFOG)，具体包括以下计算步骤：对于区域内的所有像素，分别利用一维滤波器[-1,0,1]和[-1,0,1]T计算它们在水平X方向和垂直Y方向的梯度gx和gy；

利用gx和gy计算它们在各个方向的梯度值gθ，计算公式如下：

式中，θ表示量化的梯度方向，abs表示取绝对值， 符号表示值为正时取本身，否则取

0；

将各个方向的gθ叠置在一起，形成三维方向梯度图go，然后在X和Y方向利用标准为σ的二维高斯滤波器对go进行卷积运算获得特征图 再利用一维滤波器[1,2,1]在Z方向对进行卷积运算得到特征图特征图 中的每一个像素在Z方向上都对应了一个特征向量fi，遍历每个像素，对其特征向量fi进行归一化操作，得到最终的方向梯度通道特征图(CFOG)，归一化的计算公式如下：式中，ε是一个避免除零的数。

6.如权利要求1所述的多模态遥感影像匹配方法，其特征在于，所述步骤E是在三维稠密特征表达图基础上，利用差平方和、欧式距离、归一化互相关、相位相关中的一种作为相似性测度进行同名点匹配，或利用一种快速的基于傅里叶变换的相似性测度进行同名点匹配。

7.如权利要求6所述的多模态遥感影像匹配方法，其特征在于，所述步骤E具体包括以下计算步骤：经过步骤D后分别得到区域AreaW1i和AreaW2i的稠密的三维特征表达图D1和D2，将D1作为模板在D2进行滑动，利用D1和D2之间的相似性进行匹配；

所述差平方和的计算公式为：

所述欧式距离的计算公式为：

所述归一化互相关的计算公式为：

所述相位相关的计算公式为：

式(3)-(6)中，c表示三维稠密特征表达图中的坐标，v表示D1和D2之间的偏移量，Si表示D1和D2之间的相似性测度，F表示快速傅里叶正向变换，F*表示F的复数共轭；当相似性测度为差平方和或欧式距离时，当Si取得最小值时，将获得D1和D2之间的偏移量vi；当相似性测度为归一化互相关或相位相关时，当Si取得最大值时，将获得D1和D2之间的偏移量vi；

所述一种快速的基于傅里叶变换的相似性测度为当差平方和最小时，获得匹配位置vi，计算公式如下：对公式(7)进行展开得:

在公式(8)中，由于第一项和第二项的值接近于常数，所以当第三项的值最大时，公式(7)将获得最小值，因此，相似性函数可重新定义为：式中， 是一个卷积运算；

考虑到频率域下的点乘运算等同于空间域下的卷积运算，因此在频率域利用快速傅里叶变换来提高其计算效率，得到基于傅里叶变换的相似性测度为：式中，F和F-1分别表示快速傅里叶正向变换和逆向变换，F*表示F的复数共轭，其中F为二维或三维傅里叶变换。

8.一种稳健的多模态遥感影像匹配系统，其特征在于包括下列单元：预处理单元，用于判断参考影像和输入影像的分辨率信息，如果两幅影像具有相同的分辨率，则执行后续单元，如果分辨率不同，则将两幅影像采样为同样的分辨率；

模板区域选取单元，用于采用分块的策略，在参考影像上检测出一系列分布均匀的特征点，记为P1i(i＝1,2,3,…,N)，N表示特征点的总点数，以点P1i为中心选取模板区域AreaW1i；

匹配区域选取单元，用于根据遥感影像自身提供的地理坐标信息，预测点集P1i(i＝1,

2,3,…,N)在输入影像上所对应的匹配区域AreaW2i；

特征提取单元，用于在匹配区域内构建三维稠密特征表达图；

初匹配单元，用于在三维稠密特征表达图的基础上，建立相似测度进行同名点匹配；对于获得的同名点，对其相似性图进行局部极值拟合，求解出匹配点的亚像素位置；重复上述单元的操作,遍历P1i(i＝1,2,3,…,N)的每一个点，得到具有亚像素精度的同名点对{PD1i(x,y)，PD2i(x,y)}(i＝1,2,3,…,N)；所述相似性图是在三维稠密特征表达图的基础上建立影像匹配的相似性测度、并进行相似性测度运算获得的图；

匹配点筛选单元，用于剔除{PD1i(x,y)，PD2i(x,y)}(i＝1,2,3,…,N)中误差较大的同名点对，获取最终的同名点对{PID1i(x,y)，PID2i(x,y)}(i＝1,2,3,…,S)，S表示剔除后的同名点对总对数；

所述特征提取单元用于对匹配区域内的影像数据进行密集的格网采样，计算每个格网点的局部特征描述符，形成三维的稠密特征表达图，具体的计算每个格网点的局部特征描述符为在匹配区域内构建方向梯度通道特征(channel features of orientated gradients，CFOG)，具体包括：D1.对匹配区域内的影像数据进行密集的格网采样，计算每个格网点在各方向的梯度信息，形成三维的方向梯度图；

D2.在水平X方向和垂直Y方向，利用高斯滤波器或三角滤波器对三维的方向梯度图做卷积运算，得到获得特征图 再利用一维滤波器在Z方向对特征图 进行卷积运算，得到特征图D3.对特征图 进行归一化操作，获得最终的方向梯度通道特征图。

9.如权利要求8所述的多模态遥感影像匹配系统，其特征在于，所述初匹配单元是在三维稠密的特征表达图基础上，建立影像匹配的相似测度进行运算获得相似性图，取相似性图极值位置为影像的匹配位置。