图像配准是图像处理的基本任务之一，用于将不同时间、不同传感器、不同视角及不同拍摄条件下获取的两幅或多幅图像进行(主要是几何意义上的)匹配。图像配准是多种图像处理及应用如物体辨识、变化检测、三维建模等的基础，配准效果将直接影响到其后续图像处理工作的效果。 图像形变可分为两类，引起图像失配的形变以及非图像失配原因的形变，图像配准的主要工作即选取适当的方法以适应前者并且尽量减小后者带来的影响。图像配准的方法很多，但目前没有哪一种方法可以适用于所有图像，因此针对所应用的图像找到适合其特点的配准方法是图像配准研究中的重点。 合成孔径雷达(SAR)成像具有全天候、全天时的特点，已获得越来越广泛的应用。由于成像方式不同，SAR图像与光学图像具有很大差异，光学图像的配准方法直接应用于SAR图像配准中往往不能取得令人满意的效果。探索适用于SAR图像的配准方法是本文的目的。 本文首先讨论了基于特征的图像配准方法中的关键步骤：特征提取和特征匹配。一方面分析了传统特征提取方法应用于SAR图像时面临的问题，另一方面通过实验选取适合于SAR图像的局部区域相似性度量准则，为下一步新图像配准方法的设计提供依据。 在此基础上，本文提出一种结合局部灰度信息与边缘形状信息的基于特征的SAR图像配准方法。由于SAR图像相干斑噪声的影响和灰度分布的复杂性，利用传统方法作配准时一般面临特征提取和局部灰度匹配难度大、精度无法满足需要的困难。本文描述的方法通过选取图像中的典型区域，利用地物特点提取边缘特征，并利用边缘形状信息和局部灰度统计信息结合作为特征点提取及同名点匹配的判别准则，可得到符合地物性质及直观认识的匹配特征点。 采用上述方法，本文对不同时段、不同季节拍摄的SAR图像进行了实验，获得了较满意的配准结果，验证了本方法对SAR图像的适用性。