影像匹配是数字摄影测量的核心问题。影像特征检测是影像匹配、影像配准、影像分割与地物识别的关键技术之一,高精度的特征提取与定位是实现遥感影像信息自动提取的基础,对GIS数据的快速更新具有重要意义。本文主要针对空间域上影像特征检测与匹配方法存在的一些问题寻求在频率域内的解决办法。在影像特征检测方面,针对空间域常用的影像特征检测方法容易受到影像亮度、对比度等因素的干扰,不便于设置阈值等问题,研究利用相位信息进行影像特征检测的方法。相位信息对人类视觉特征的感知具有决定性的作用,相位包含了影像更多的信息。相位一致性作为一种新的特征检测方法,在影像特征检测中具有潜在优势。在影像匹配方面,针对影像匹配中最难解决的初值问题,研究了基于相位相关的匹配方法,提出了分层FM相位相关的视差初值提取方法,可以较好地解决影像匹配初始视差的自动获取问题；在影像匹配策略上,提出了逐级循环分块相位相关法,能得到影像的密集视差,能够较好的实现平坦地区、起伏地区和纹理较破碎地区的影像匹配。本文的主要内容如下：1、介绍并分析了影像特征检测与匹配方法的研究现状；对传统的影像特征检测与匹配方法的原理与算法进行了研究,并分析总结了各算法的优缺点；对常用的空间域特征检测算法,分别采用不同的参数进行了实验验证与结果分析。2、对基于相位信息的影像特征检测理论与方法进行了详细研究。重点研究了相位一致性与局部能量模型的关系,相位一致性的度量,滤波器的选择,二维影像的特征检测等内容。提出了利用一维多方向滤波与相位一致性相结合的电力线影像特征检测方法。3、对检测得到的特征的相位、方向及相位一致性强度等信息进行综合分析,在此基础上,研究不同影像特征的区分方法。由于相位一致性模型建立在人类视觉系统所感觉到的特征总是位于影像中傅立叶分量相位最一致的点这一假设的基础上,并非针对某种具体的特征,理想情形下,相位一致性最大的点均可被视为特征点,然而,在实际应用中,影像特征通常需要被划分为不同的类型,如：角点和线条的维数不同,再如：边缘通常是指两个不同纹理区域的分界线,对应的是阶跃信号,而线条则是平坦区域内的亮度突变,对应的是冲激信号。在对各方向的一维信号进行特征检测的基础上,应用矩分析理论综合各方向的结果,实现了影像点、线特征区分与检测。此外,在分析不同类型边缘相位差异的基础上,提出了一种利用相位信息区分出不同线特征类型的方法。4、与影像的幅度信息相比,相位包含了更多的影像信息,幅度信息确定影像的灰度变化,相位决定了影像的结构位置信息。鉴于相位信息的重要性,本文对相位相关的方法进行了研究,对于同时存在平移、旋转与缩放现象的立体影像相关问题,研究了基于对数极坐标变换的相位相关与Fourier-Mellin域相位相关法。然而,不论是基于对数极坐标变换的相位相关法还是Fourier-Mellin域相位相关法,在求解旋转和缩放参数时都会遇到不能兼顾精度与运算速度的问题,即提高精度的同时会导致运算速度的降低,反之为了提高运算速度则必须降低精度。针对这一问题,提出了一种基于对数极坐标变换的改进算法——逐级精化对数相位相关法。改进算法在求解旋转与缩放参数时能达到亚像素级精度,在提高精度的同时也加快了计算速度,且与影像大小无关,从而提高了算法的整体性能,拓宽了算法的适用范围。并在影像配准的应用中取得了较好的效果。5、立体影像初始视差的获取是影像匹配的一个关键问题,本文分析总结了常用的影像匹配初始视差获取方法,针对目前确定影像匹配初始视差方法存在的自动化程度、准确度和计算效率均较低等问题,提出了一种利用相位相关获取初始视差的方法——分层FM相位相关算法,无需其它辅助信息,能高效、自动地获取立体影像较精确的初始视差,且对遮挡较严重的立体影像对也能够获得较高精度的初始视差。6、在影像匹配策略上,提出了一种从中心点向四周层层扩展的分块相位相关匹配方法一逐级循环分块相位相关法。实验证明该方法不仅能够对平坦地区的影像进行匹配,而且对起伏大且局部变形较大的山区影像和纹理较破碎的森林区域的影像也有着较好的匹配能力。