合成孔径雷达(SyntheticApertureRadar，SAR)图像配准是SAR图像处理技术的重要环节，在军事侦察、自动导航、地形测绘、洪涝监测等军事和民用领域起着决定性作用。实际应用需要融合或比较多幅SAR图像，以获得更加丰富的信息，由于成像条件不同，这些图像之间会发生平移、旋转、尺度变化等相对形变，SAR图像配准技术的目的就是找到这些图像之间的变换关系并加以相应校正。SAR图像与光学图像差异很大，导致SAR图像配准的复杂性和困难性，因而寻求有效的SAR图像配准方法始终是SAR图像处理领域重要的研究方向，也是本文的研究目的。　　 针对SAR图像配准对配准精度和快速性的要求，本文深入研究了图像配准技术和SAR图像的特点，分析了采用基于点特征的方法进行SAR图像自动配准的合理性，改进了基于相似三角形的配准算法，较好的满足了SAR图像配准要求。主要工作如下：　　 1.本文概述了SAR图像配准技术的研究背景及意义，研究了现有图像配准算法和SAR图像的特点，是寻找精确快速的SAR图像配准算法的理论基础。　　 2.文章介绍了常用的点特征提取方法，鉴于SAR图像的强散射特性，提出一种基于“十字”模板的强散射点提取算法，提取结果表明该算法能够准确定位强散射点。　　 3.引入相似变换模型，改进基于相似三角形的配准算法，将角度作为相似三角形的判断准则，克服了病态三角形对配准的影响。文中给出该配准算法的有效性实验和性能验证实验，并针对实验定义了两种配准精度度量准则：平均灰度误差和平均像素误差，实验结果表明该配准方法的有效准确，与现有的两种配准算法相比运算速度提高至少6倍，能够满足SAR图像配准对配准精度和运算速度的要求。