合成孔径雷达（SAR）以其高分辨、全天候、全天时等特点在军事、环境监测等方面有着重要应用。在对SAR图像进行拼接、融合、变化检测等操作前，需将来自同一地区、同一传感器不同时间获取的图像在空间上进行配准，消除因获取图像的时间、角度、环境等的不同造成的图像间平移、旋转、伸缩及局部形变等问题。因此，在图像处理领域里，图像的配准，是一个非常重要的环节。根据待处理图像特征空间的不同，配准算法可分为基于区域的配准与基于特征的配准两大类。基于特征的配准方法通过对提取的图像特征进行描述和匹配，具有比基于区域的配准方法具有更高的鲁棒性和可靠性，被广泛地应用于图像配准领域。本文针对含有变化区域的SAR图像配准问题，围绕基于特征的SAR配准方法，主要做了以下工作：（1）提出了基于匹配点对约束和三角形网的有变化区域的SAR图像配准方法。该方法首先利用改进的特征点匹配策略对提取的特征点进行初始匹配；然后根据三角形网结构不依赖于具体图像结构的性质，将其应用到匹配特征点对约束和寻找最佳匹配点对中，具体地，分别利用两幅图像中的匹配特征点在对应的图像中构建三角网，进行同名三角形对搜索和采样三角误差计算，将最小误差对应的三角形顶点对作为控制点对以求解变换矩阵。通过分析本章算法的配准实验效果可知，该算法在提升特点匹配对质量的同时，通过局部虚拟结构的分析再次提升了配准精度。（2）提出了基于相位信息的主干边缘提取方法，并以此为基础提出了基于边缘直线段对匹配的SAR图像配准方法。结合改进边缘提取算法和相位边缘图用于提取线元，通过线元生长和直线拟合得到主干边缘图；将主干边缘分解为若干以两个端点描述的直线段，通过距离、夹角等构造同一图像中两两直线段间的语义关系描述，并将得到的关系向量作为线段对的描述向量；构造两幅图像间的线段对的相似度量矩阵寻找匹配线段组，对每组匹配的直线段对构造一对匹配点对；最后利用所有得到的匹配特征点对计算仿射矩阵。实验结果显示该基于线段对匹配的配准算法应用于SAR图像配准领域取得了较好的效果。