1、景象匹配技術因其匹配定位的高精度性和可靠性，成為飛行器匹配輔助導航的核心，決定著自主導航系統(tǒng)的整體性能。而相較于光學圖像傳感器，SAR能夠全天候、全天時獲取高分辨率地面目標圖像，是飛行器導航的重要傳感器之一。近年來，基于SAR成像的景象匹配技術已成為圖像處理與自主導航領域的重要前沿課題。基于特征的匹配方法主要分為基于局部特征和基于全局特征兩大類，其中基于局部不變性特征的匹配算法以其優(yōu)越的性能在圖像處理應用中得到了快速發(fā)展。針對SAR景象

2、匹配技術工程應用需要，本文展開了對基于局部特征的SAR景象匹配算法的深入調查與研究。
　　經典的局部不變性特征主要有SIFT特征和SURF特征。SIFT算法能夠較好的解決旋轉、尺度變換和視角變化等情況下的圖像形變問題，但算法過程中存在閾值過多且難以確定、描述子維數(shù)過高等問題。SURF算法是SIFT的加速算法，但其抗旋轉和尺度變化性能較于SIFT特征要差。CenSurE特征作為一種新的尺度不變特征，引入傾斜積分圖像對所有尺度和像素進

3、行快速濾波器響應計算，能夠獲得更高的匹配精度，且計算效率很高。
　　本文以SIFT和SURF為例，對局部不變特征檢測和描述的原理作了全面的分析，并對兩種算法進行了SAR景象匹配性能仿真測試，實驗效果證明，SIFT和SURF算法在SAR景象匹配應用上具有較好的匹配性能。在對CenSurE算法原理分析的基礎上，針對其算法特性進行了深入分析，為進一步簡化 CenSurE算法步驟，采用構造圓環(huán)內區(qū)域特征描述子的方法，提出了基于改進 Cen