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合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，SAR)是一种主动成像系统，具有高分辨率、全天时，全天候成像的特点，利用高分辨率SAR图像进行的图像匹配技术已经被广泛应用于计算机视觉、飞行器导航、目标识别与跟踪等多个领域。 近年来，多分辨率分析的思想在图像处理领域得到了广泛的应用，其中，Contourlet变换是一种新的“真正”的二维图像表示方法，具有多分辨率、多方向性和各向异性等特点，但Contourlet变换不具有平移不变特性，在某些图像处理领域如图像去噪、图像增强等方面会有局限性。非下采样Contourlet变换(NSCT)不仅继承了Contourlet变换多分辨率、多方向性和各向异性等特点，还有效地克服了Contourlet变换不具有平移不变特性的缺陷，能最优的表示图像。 本文将NSCT理论应用于SAR图像去噪和匹配领域，在获得较好去噪效果和高匹配精度的同时，解决了NSCT计算量大，匹配耗时较长的问题，实现了一套高效率、高精度的SAR图像匹配系统，主要研究内容和研究成果如下： (1)提出一种新的基于NSCT的SAR图像尺度间相关自适应阈值去噪算法。该算法不仅考虑了NSCT变换系数在尺度内的邻域聚集性，还考虑到了NSCT系数在尺度间的相关性，实验结果证明，利用该方法进行图像去噪获得了更好的效果和较高的峰值信噪比(PSNR)值。 (2)提出一种基于CT-NSCT的能量金字塔快速匹配算法。Contourlet变换具有实时性好的特点，本文将Contourlet变换与NSCT相结合，首先利用Contourlet变换低频图像进行粗匹配，确定基准图感兴趣区域，大大缩小了需要进行NSCT能量金字塔匹配的搜索范围，最后采用快速递推归一化互相关算法。实验表明，本文提出的基于CT-NSCT的匹配算法是一种匹配精度高且速率快的算法。 (3)结合本文提出的匹配算法，选用ADSP-TS201高性能数字信号处理器搭建系统，以满足图像匹配中对精度的要求。在算法实现过程中，进行了大量仿真实验，在DSP系统上调试并运行，同时根据TS201的性能特点进行各种方法的优化，以满足更高的实时性要求，最终实现了一个高精度、高效率的图像匹配系统。