图像匹配是导航中很关键的一个环节,通过将即时获取的实时图与预先存储在载机上的参考图进行配准,反算出载机当前的位置,计算与规划路径的偏差,来进行航迹修正。图像配准的精度直接影响了导航的准确度。与可见光成像方式不同,SAR是斜距成像,与地面的高程起伏有很大关系,在地面平坦的情况下,地面物体在实时图与参考图上的构像相同,当地面出现高低起伏时,会造成成像发生差异,当差异达到某种程度就会对配准造成困难,所以分析SAR图像的可匹配性,对于精确导航具有重要的意义。本文关于SAR图像可匹配性的研究分为如下两个方面:配准精度影响因素分析与配准精度定量估计。本文采用的是基于区域相关的归一化互相关算法,在此基础上对图像的可匹配性进行研究。本文首先介绍了国内外关于图像匹配的研究现状;其次在对SAR成像基本原理、SAR图像畸变类型及匹配算法进行简单介绍后,对影响图像配准因素进行深入探讨,分析了图像统计特征指标与相关面特征指标对图像特征的描述意义,及各项指标对配准精度产生影响的原因,分别在单次实验和统计实验下验证了特征指标与配准精度的关系,并对实验结果给出了合理的解释;然后,分析了图像信息量与畸变对配准精度的综合影响,得出了畸变对配准精度的影响大于信息量的影响,以及信息量大畸变小为最佳的结论;最后,通过相关系数这座桥梁,将图像信噪比与配准精度联系起来,先推导出信噪比与相关系数的定量表达,在此基础上,分析了相关系数分布与配准精度的关系,提出了一种基于相关系数分布特性的配准精度定量估计方法。该方法将相关系数分布峰宽作为门限值,对相关面最值点周围一片邻域内的相关系数值进行判断,找出可能造成误配的区域,可疑区域距最值点的最远距离即为估计配准偏差,针对该估计方法,本文进行了大量的加噪数据实验,证明了该方法的准确性。文章最后对全文进行了总结,指出还需考虑的方面以及下一步的研究工作。