SIFT）特征匹配的分级配准算法具有一定的研究价值。 因此，本论文将利用基于 SIFT 算法进行特征提取，进行 InSAR 图像高精度

多级配准方法的研究，使配准精度达到亚像元级，并最终利用配准所求得的 SAR 影像进行干涉，对配准结果进行检验。该方法无需任何先验卫星轨道信息和外部 DEM，且整个配准过程为自动实现。实验证明该方法能满足不同波长、不同分 辨率及不同地形条件下 SAR 影像的高精度配准要求。

1.2 国内外研究现状

在国外，许多学者在进一步研究 SAR 图像配准方法。2002 年，R.Abdelfattah、 J.M.Nicolas 等学者提出了基于 FMI-SPOMF(Fourier-Mellin invariant symmetric

phase Only Matching Filtering)的 SAR 影像配准方法，这种方法不仅可以实现不 同类型 SAR 影像的高精度配准，而且能得到干涉图干涉性优劣的指标数据[3]； 2002 年，Dirk Borghys， Michal Shimoni 等学者针对高分辨率的 POLSAR 影像 配准提出了基于探测地物的分步配准策略，该方法以外部 DEM 为辅助数据，探 测地表地物作为配准的依据，由 DEM 的精度问题给配准引入的误差可使用优化 算法进行去除[4]；2002 年，Christopher M.Persons， David B . Chenault 等学 者提出使用 Fourier 变化技术解决 POLSAR 影像配准中出现的旋转和偏移的误差 该算法可以实现解析、自动配准且效率可达到最优，精度达到 1/10 像素[5]；2006 年，Eugenio Sansosti， Paolo Berardino 等学者针对长基线星载重复轨道 SAR 影像配准存在的问题，提出了基于外部 DEM 和精密轨道信息进行影像配准的几 何方法，实验结果证明该算法稳定、快速且精度高，尤其在地形复杂、多陡峭地 区具有优势[6]。2006 年，Holger Nies，O.Loffeld 等学者使用 TerraSAR-X 数据， 基于影像配准的经典理论，使用两幅影像公共信息，自适应的选取配准窗口，使 配准精度和效率都达到最优[7]； 2008 年，LeMaster，D.A 等学者通过大量实验 比较 POLSAR 影像配准三种方法的优劣，得出一系列的结论：自相关系数法和相 位相干法不适用于低分辨率的极化影像配准，配准使用交互信息可以使算法更加 快速和稳定，相位相干方法计算速度较快；2009 年，Ryo Natsuaki 等学者提出 了针对传统 SAR 影像配准方法产生的异常点的解决算法，首先计算出异常点的 旋转角度，然后在自定义的窗口内使用非线性自适应插值方法去除奇异点对影像 整体配准的影响，而且通过实验得到的 DEM 证明了该方法的有效性[8]。论文网

国内的学者们根据 SAR 图像的特性，近年来在 SAR 图像配准也做了很多努 力。付棍等学者在 SAR 图像配准中用到了 Harris 算法，实现了 SAR 图像的精确 匹配[9]。刘秀芳等学者为了提高图像自动匹配的效率在 SAR 图像配准中加入了 SIFT 算法[10]。张建勋等学者先用 PCA-SIFT 算法提取特征点，最后一步用马氏 距离完成特征匹配，完成匹配后用 RANSAC 算法剔除误配点，实现 SAR 图像配 准的自动化[11]。还有其他学者也进行了很深入的探索，研究出了很多关于图像 精确配准的方法。

由上述内容可见在国内外很多学者在图像配准领域进行了很多深入的研究， 并且取得了很多成果。精度方面已经逐渐发展到亚像素阶段，但是目前研究还没 有解决条件较复杂情况下（如不同地形条件下）的 SAR 影像配准问题。本论文 拟通过对 SIFT 算法的研究，对图像用 SIFT 算法进行粗配准后，再用区域相关 和点特征松弛匹配实现 SAR 图像较高精度的配准，为 SAR 影像配准提供一种新 方法。

1.3 研究主要内容、实施方案及创新点：

1.3.1 研究内容

（1）总结了 InSAR 图像配准的研究现状，介绍了国内外各位学者在 InSAR 图像配准中的所研究出来的各种算法，阐述了 SIFT 算法的步骤和原理，对区域 相关匹配和点特征松弛匹配算法也做了相关介绍。