使用python将Quickbird 影像作为参考影像， 用二次多项式实现高景影像的相对配准，对配准的精度进行定量评价

实现高景影像的相对配准可以按照以下步骤进行：

1. 读取 Quickbird 影像和高景影像的数据，并获取它们的空间参考信息；
2. 选择 Quickbird 影像作为参考影像，将 Quickbird 影像的坐标系转换为高景影像的坐标系；
3. 根据 Quickbird 影像和高景影像的坐标系，计算出二次多项式变换的系数；
4. 将高景影像进行二次多项式变换，得到配准后的影像；
5. 对配准后的影像与 Quickbird 影像进行定量评价，比较它们之间的差异。

以下是使用 Python 实现的代码示例：

import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
from osgeo import gdal

# 读取 Quickbird 影像和高景影像的数据
quickbird_ds = gdal.Open("quickbird.tif")
quickbird_data = quickbird_ds.ReadAsArray()
quickbird_geotransform = quickbird_ds.GetGeoTransform()
quickbird_proj = quickbird_ds.GetProjection()

highres_ds = gdal.Open("highres.tif")
highres_data = highres_ds.ReadAsArray()
highres_geotransform = highres_ds.GetGeoTransform()
highres_proj = highres_ds.GetProjection()

# 将 Quickbird 影像的坐标系转换为高景影像的坐标系
src_pts = np.array([[0, 0], [0, quickbird_data.shape[1]], [quickbird_data.shape[0], 0]])
dst_pts = np.array([[0, 0], [0, highres_data.shape[1]], [highres_data.shape[0], 0]])
M = cv2.getAffineTransform(src_pts, dst_pts)

# 根据 Quickbird 影像和高景影像的坐标系，计算出二次多项式变换的系数
src_pts = np.array([[0, 0], [0, quickbird_data.shape[1]], [quickbird_data.shape[0], 0],
                   [quickbird_data.shape[0], quickbird_data.shape[1]],
                   [quickbird_data.shape[0]/2, 0], [0, quickbird_data.shape[1]/2]])
dst_pts = np.array([[0, 0], [0, highres_data.shape[1]], [highres_data.shape[0], 0],
                   [highres_data.shape[0], highres_data.shape[1]],
                   [highres_data.shape[0]/2, 0], [0, highres_data.shape[1]/2]])
M = cv2.getPerspectiveTransform(src_pts, dst_pts)

# 将高景影像进行二次多项式变换，得到配准后的影像
warped_highres_data = cv2.warpPerspective(highres_data, M, (quickbird_data.shape[1], quickbird_data.shape[0]))

# 对配准后的影像与 Quickbird 影像进行定量评价
diff = quickbird_data.astype(np.float32) - warped_highres_data.astype(np.float32)
rmse = np.sqrt(np.mean(diff ** 2))

# 显示配准前后的影像
fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))
axs[0].imshow(quickbird_data, cmap='gray')
axs[0].set_title('Quickbird')
axs[1].imshow(warped_highres_data, cmap='gray')
axs[1].set_title('Highres (RMSE=%.3f)' % rmse)
plt.show()

其中，`cv2.getPerspectiveTransform()` 函数可以根据对应点计算出透视变换的系数，`cv2.warpPerspective()` 函数可以对影像进行透视变换。在这里使用了一些额外的对应点，以保证变换的精度。最后，使用 RMSE 指标对配准后的影像与 Quickbird 影像进行评价。