凝视卫星是近年来重点发展的一种新型对地观测卫星,通过对某一地区进行凝视成像,获取一定时间间隔的序列图像,适于对动态目标进行分析,获得目标的瞬时特性,这些重要的动态信息难以从传统的对地观测卫星中获得。卫星凝视成像时,序列影像间存在像素偏移,影像上运动目标对相对几何关系估计精度的干扰,影像的绝对定位存在一定的误差,这些都不利于运动目标的检测、提取、识别和分析等功能。同时较快的稳像速度,能够促进凝视卫星时序影像应用的实时性。影像匹配是消除凝视卫星影像的相对绝对位置偏移较好的方法,本文研究如何快速、可靠的通过匹配手段来消除凝视卫星时序影像相对与绝对位置的偏移,是目前遥感对地观测若干科学问题中的关键问题之一。针对凝视卫星序列影像存在相对、绝对位置偏移,本文展开了卫星凝视成像稳像匹配算法研究,其中包括序列影像匹配算法研究、顾及运动目标的误匹配点剔除算法、相对和绝对位置偏移的运动补偿算法以及嵌入式GPU稳像系统开发。论文具体研究内容和主要创新归纳如下:（1）提出了多线程临近区域ORB特征的序列影像匹配算法在降采样的影像上进行SR-SIFT匹配,获取影像的粗几何关系;根据影像间的粗几何关系,在ORB特征匹配搜索时仅仅搜索同名点可能存在的区域,减少了误匹配,提高了 ORB特征匹配的可靠性。对影像进行分块,建立同名匹配块,块内采用临近区域ORB特征匹配算法,匹配结果采用最小二乘匹配进行点位精化,整个算法采用OpenMP进行并行化设计。（2）针对运动目标同名点对稳像精度的干扰,提出了顾及运动目标的误匹配点剔除算法首先依据运动方向一致性,提出了基于方向一致性的误匹配点剔除算法,剔除了部分动目标同名点;依据云边缘漫反射特性,提出了非参数统计秩的云边缘误匹配点剔除算法,将位于云边缘的误匹配点剔除;最后,讨论了 RANSAC剔除模型,采用了由粗到精的RANSAC误匹配点剔除算法,即采用刚体变换模型进行粗剔除,然后采用透射变换模型进行精剔除。（3）针对卫星凝视影像存在相对、绝对位置偏移需要补偿,提出了基于控制点匹配的运动补偿算法对参考帧进行控制点匹配,获取参考帧的绝对偏移,依据序列帧相对于参考帧的运动几何关系和参考帧的绝对偏移,建立每一帧影像的运动补偿参数,进行统一补偿,从而消除卫星凝视影像的相对和绝对偏移。为了鲁棒的进行控制点匹配,本文采用了影像粗配准、金字塔松弛法、位置偏移聚类误匹配点剔除法等策略来提高本文控制点匹配的可靠性。（4）进行了嵌入式GPU稳像系统开发将本文的稳像算法迁移到嵌入式GPU中,分析了算法步骤中的可并行度和荷载,依据嵌入式GPU平台的特性,对稳像算法进行了嵌入式GPU迁移和优化。针对上述研究内容,本文选取高分四号、吉林一号凝视序列影像对上述的稳像匹配算法进行了实验验证,实验结果表明本文的多线程临近区域ORB序列影像匹配算法内存占有低、速度较快,对辐射差异、视角差异有较好的鲁棒性;顾及动目标的误匹配剔除算法,能够将序列影像间位于动目标上难以剔除的误匹配点进行了剔除,提高了稳像的精度;基于控制点匹配的运动补偿算法,补偿了卫星凝视影像的相对、绝对偏移;最后,本文的稳像算法进行了嵌入式GPU开发,根据计算负载分配了计算资源,并进行了优化,提高了稳像效率。本文的稳像匹配算法解决了凝视卫星相对与绝对的位置偏移,生成的序列影像间连贯性好,具有较好的地理精度,能够直接与道路、地名等属性信息进行叠加,能够对观测目标进行较好的智能分析,促进了凝视卫星时序影像的应用,具有一定的实际意义。