合成孔径雷达(SAR)系统生成图像具有适应复杂条件的特点。其有着高分辨、适应各种天气、适应各种时段的特点使得SAR图像的处理与解译成为了一门具有深远研究意义的学术领域。国内外学者在近几十年的不断努力,不断创新实践,充实这一学科的理论基础,且取得了很多卓越的学术成果。SAR图像配准与目标检测和识别在SAR图像处理领域有着非常重要的地位,准确而高效的配准成为图像处理步骤中的关键一步。利用计算机高质量的识别SAR图像目标能够极大提高人们的工作效率。本文针对合成孔径雷达被乘性噪声严重污染的图像的前提下,基于模版匹配的方法对配准算法和目标检测与识别方法做出一定研究,主要的研究成果简要做如下概述:(1)推导出了一种使用比值相关函数的SAR图像配准方法。从SAR图像相干斑干扰的特殊性质出发,发现传统相关函数形式在SAR图像配准中难以抑制SAR图像干扰对配准结果带来的影响,从而推导一种与传统相关函数形式不同相关函数形式,新提出的相关函数采用比值计算替代传统的乘积计算,从而对于SAR图像的亚像素级配准具有更强的鲁棒性。实验结果证明,新提出的比值相关函数更适合SAR图像处理,并且先验均值的加入能够更好的克服相干斑噪声对配准结果的影响。(2)研究了一种基于模版匹配的机场飞机目标检测与识别的方法。该方法从排除干扰目标出发,排除虚警点、线、面目标,结合模板库检测与识别停机坪以及飞机目标。取得了较高的识别效率,指标在90%以上,可以满足项目要求。