利用合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术获取地表的高程信息和形变信息已经在地形测绘、地震火山监测、地表沉降和冰川移动等多个领域得到了越来越广泛的关注。在InSAR影像处理中,配准同一地区的两幅或多幅影像是指准确地提取不同影像在同一点的相位信息,是整个InSAR影像处理流程中一个重要的步骤。同时这一步骤处理结果对流程中的后续步骤起着关键的制约作用,通常要达到子像元的配准精度。 本文系统地分析了现有的InSAR影像配准算法的特点,针对InSAR影像自身的特点,研究了二种多级匹配算法。一种是基于相关系数法和最大干涉频谱法的多级配准算法,另一种是基于相关系数法和最小二乘法的多级配准算法。在粗配准过程中,两种算法都利用相关系数法得到像素级的配准结果,为精配准提供了初始点。在精配准过程中,两种算法分别应用最大干涉频谱法和最小二乘法得到了子像素的配准结果,满足了精度要求。 为了证明两种算法的有效性,分别选取不同地形特点的实验区进行实验,达到了满意的配准效果。同时论文进一步从有效性、可靠性、精度、配准质量、计算时间多个角度比较了两种算法的整体性能,得出了一些有益的结论。 针对InSAR影像的大数据量处理,并行处理是一个很好的选择,它充分地利用了现有的计算资源,同时具有很好的扩展性。考虑到处理大数据量的计算效率、计算精度和计算成本等因素,本文构建了一个可靠的、稳健的分布式并行计算环境,即在PC机群上用统一的中间件(MPI)实现了并行系统的构架。 本文以基于相关系数法和最大干涉频谱法的多级配准算法并行化处理为例,在并行系统构架下实现了并行配准算法,得到了较高的计算效率。并通过对并行算法性能的检测,系统分析总结了影响并行处理几个重要因素。