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分为以下几个步骤：

1. 读取Quickbird影像和高景影像，将它们转换为numpy数组。

2. 提取Quickbird影像中的特征点和高景影像中的特征点，可以使用SIFT、SURF、ORB等算法进行特征点提取。

3. 对提取到的特征点进行匹配，可以使用FLANN或者暴力匹配等算法进行特征点匹配。

4. 使用二次多项式函数拟合匹配点对，得到配准变换矩阵。

5. 对高景影像进行变换，使其与Quickbird影像对齐。

6. 对配准结果进行评价，可以使用误差向量或者均方根误差等指标进行评价。

下面是一个简单的Python代码示例，用于实现高景影像的相对配准和配准精度评价：

import cv2
import numpy as np

# 读取Quickbird影像和高景影像
qb_img = cv2.imread('qb_image.tif')
hg_img = cv2.imread('hg_image.tif')

# 提取Quickbird影像和高景影像中的特征点
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
qb_kp, qb_des = sift.detectAndCompute(qb_img, None)
hg_kp, hg_des = sift.detectAndCompute(hg_img, None)

# 对特征点进行匹配
bf = cv2.BFMatcher()
matches = bf.knnMatch(qb_des, hg_des, k=2)

# 筛选出好的匹配点对
good_matches = []
for m, n in matches:
    if m.distance < 0.75 * n.distance:
        good_matches.append(m)

# 提取好的匹配点对的坐标
src_pts = np.float32([qb_kp[m.queryIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2)
dst_pts = np.float32([hg_kp[m.trainIdx].pt for m in good_matches]).reshape(-1, 1, 2)

# 使用二次多项式函数拟合匹配点对
M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0)

# 对高景影像进行变换
aligned_img = cv2.warpPerspective(hg_img, M, (qb_img.shape[1], qb_img.shape[0]))

# 计算配准误差
mse = np.mean((qb_img - aligned_img) ** 2)
print('MSE:', mse)

这段代码实现了使用SIFT算法提取Quickbird影像和高景影像中的特征点，使用暴力匹配算法进行特征点匹配，使用RANSAC算法拟合匹配点对，使用cv2.warpPerspective函数对高景影像进行变换，使用均方根误差（MSE）评价配准精度。需要注意的是，在实际应用中，还需要进行一些预处理操作，如去除影像的边缘、降采样等，以提高配准的精度和效率。