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合成孔径雷达是一种主动式成像的遥感系统，它不受天气的影响，任何时候都可以对地物目标进行高分辨率成像，在微波遥感领域具有突出的地位。由于SAR成像系统对同一目标两次观测时间和环境不同，导致影像间出现几何变形，最终造成SAR图像灰度的差异，在使用多时相和多元化的复合数据之前，必须对SAR图像配准，以保证不同SAR图像在同一坐标系中。 本文在研究 SAR图像配准理论和滤波预处理的基础上，分析Harris算法和SIFT算法两种常用的基于点特征的SAR图像配准算法以及实验结果的对比，针对SIFT算法在配准实验中的不足，研究SIFT改进算法并完成了算法的对比实验，最后对纹理信息缺乏的特别SAR图像进行了研究，仿真实现了基于边缘角点的SAR图像配准方法。 本文研究的主要工作如下： (1)系统地研究了图像配准的基础知识，以及合成孔径雷达成像原理，并重点研究SAR图像相干斑噪声的特性，分析几种抑制相干斑噪声的方法，分别对实验数据进行了Lee滤波及Lee增强型滤波、Frost滤波、Gamma MAP滤波处理。从目视效果、图像标准差、等效视数和边缘保持指数上对实验结果进行对比分析，选择最优的Lee增强型滤波方式对SAR图像进行预处理。 (2)分析了SAR影像的特征，研究了二种常用的基于点特征的SAR图像配准算法原理，基于Harris算法和基于SIFT算法对SAR影像进行配准，并对实验配准结果进行了详细比较和分析。 (3)针对SIFT算法在大量SAR图像配准实验过程中出现的问题，研究一种以统计理论支撑的梯度直方图实现精配准的SIFT改进算法，采用该方法保留了正确的匹配点对，消除错配点对，提高RANSAC算法计算出变换模型参数的概率，并对SIFT改进算法和SIFT算法的匹配结果进行了对比分析，验证了SIFT改进算法在SAR图像配准过程中的优越性。 (4)针对一般匹配算法得到纹理信息缺乏 SAR图像匹配点对少的情况，在分析纹理信息缺乏的SAR图像特征的基础上，引入了基于边缘角点的图像配准方法，研究其在纹理信息缺乏的SAR图像配准中的适用性，并将实验结果与SIFT改进算法进行了对比分析。