近年来,合成孔径雷达干涉测量技术(Interferometric Synthetic Aperture Radar, InSAR)在获取地表的三维信息和形变信息等方面比传统观测手段具有快速、大区域、全天候、全天时的突出优势,已成为最有潜力的对地观测新技术之一。配准是干涉测量数据处理中的一个关键步骤,探讨针对SAR复影像特点的匹配算法,对于提高InSAR干涉条纹图的质量、实现InSAR数据处理的自动化和缩短InSAR数据处理周期等有重要意义。论文首先介绍了SAR影像近距离压缩、透视收缩等几何特性和复型数据的数据存储格式,指出影响SAR影像配准的主要因素。本文着重分析了目前常用的配准算法和流程,针对SAR影像特点,重点研究了两种多级配准策略,即基于相关系数和重采样的多级配准策略、基于相关系数和插值相关系数的多级配准策略。为了验证两种策略的有效性,选取我国西藏那曲地区SAR影像进行试验,在粗配准过程中,两种策略都选取基于窗口的相关系数法得到粗配准结果,为后续精配准提供初始偏移量,在精配准中分别选取重采样和插值相关系数法实现SAR影像的精配准,并从配准的精度、可靠性、运算时间等方面进行对比分析。水平集方法在图像处理中适用于对拓扑结构变化的处理,计算精度高,算法稳定,本文探讨将水平集理论应用于SAR影像配准中。构建函数模型和数据处理流程,通过试验证明算法的有效性。