在异源图像融合、导航系统等应用中,异源图像匹配技术是其中最重要的一个环节。由于不同图像传感器的成像机理不同,成像特点各异,图像间的灰度具有很大的差异,而传统的图像匹配算法在构建特征描述算子的过程中非常依赖于图像灰度分布,很难应用到异源图像匹配工作中去,因此,针对异源景象匹配的研究是非常有必要的。论文以具有复杂地物条件的异源景象匹配为背景,以开发实时性和可靠性满足实际应用需求的异源图像匹配算法为内容,采用近年来得到深入研究并广泛应用到计算机视觉各个领域中的图像局部特征方法来进行处理。论文主要工作如下:第一部分首先介绍了图像匹配的定义以及在匹配工作中需要用到的几种变换模型,接着对匹配算法按照所利用的图像信息的不同进行分类,并且对这几类算法中一些有代表性的算法进行了简要说明以及分析。基于特征的匹配算法主要优点在于时间复杂度低,准确性强,是当前图像匹配技术领域的热门研究方向。基于区域的匹配算法的优点是实现简单,但计算量过大时这类方法的致命弱点,基于变换域的图像匹配算法最大的优点是易于硬件实现,但在匹配精度上有待进一步提高。第二部分主要分析和对比了三种常用的直线提取方法。首先介绍了采用HOUGH变换提取直线的方法,该算法时间复杂度高,对直线特征的漏检率比较高;接着对基于边缘检测和相位编码的直线提取算法进行分析说明,该算法在检测效率和精度上对图像边缘检测算法和相位编组算法的依赖性过高,而且提取出的弱特征过多;然后对LSD直线提取算法进行了分析和说明,该算法可以在线性时间内提取出亚像素级别的图像直线特征,并且漏检率比较低,是这几种算法中性能最为优秀的算法。第三部分主要对基于直线特征的异源图像匹配算法进行了分析说明以及实验验证。首先介绍了线段特征的提取及筛选及线段对的构造规则和相关数据的计算方法;接着介绍了线段对之间的相似性度量规则、同名线段对搜索策略、线段对匹配规则、根据构成线段对的线段特征之间的关系进行线段特征精确匹配的方法以及误匹配消除方法;最后对本章提出的方法进行了试验验证,通过大量实验选取了最佳的阈值,通过与其他匹配方法的比较验证了该算法的实时性以及匹配性能。第四部分主要对论文的主要工作和创新点进行了总结说明,并对不足之处进行了展望分析。