在图像配准领域，对抗震技术的需求逐渐增多，在这种需求和形势的推动下，关于干涉仪的抗震技术在非同步移相干涉和同步移相干涉两个方面的应用得到推广。由于非同步移相干涉测量采集的是一幅干涉图，所以随时间变化的随机噪声的影响无法消除。而现有的同步移相干涉测量系统，多采用一个CCD经过分区来同时采集3到4幅移相干涉图，这种方法尽可能地保证了数据采集的同步性。干涉测量系统中固有的系统误差和随机误差，瞬间对由空间同步移相产生的干涉场的干扰是相同的，因此具有完全抗震的作用。22704
    许多移相干涉仪大多进行空域或时域的移相，在不同时刻采集各帧移相干涉图，所以在不同时刻采集的干涉图难以避免受到外界环境震动的影响。而移相干涉仪对震动十分敏感，由于震动的影响，测量误差会大大增加。1991年，Koliopoulos提出采用同步移相干涉术[1]。2001年，J.E.millerd等人发明了一种综合全息分光CCD采样的专利技术[2]，这种技术能在一个CCD上经过分区同时采集四幅移相常数为 的干涉图。由于同步移相干涉仪所获得的几幅干涉图之间存在相移，对它们进行位置和形状配准，可以达到对目标更全面、清晰、准确的认识与理解的目的。
图像配准是图像处理的一个基础问题，它涉及到许多领域的很多实际问题。图像匹配算法应具有稳定性，有效性以及实时性等基本原则。图像配准就是将所获得的同一场景或目标的多幅图像进行几何对准的过程。大多图像配准方法是像素级精度的配准，而计算机视觉领域的目标定位、遥感图像和高精度三文重建等应用就需要更高精度的亚像素级的配准。论文网
图像配准技术起步于70年代，为了提高配准速度，P.E.Anuta提出了使用FFT进行互相关图像检测计算的图像配准技术[3]；二值相关法最初被A.Arcese等提出了并使用于图像检测的技术[4]；D.I.Barnea等在FFT计算互相关相似性测度基础上提出了使用模板子图像差值相似性测度的图像配准技术[5]，这种方法比原来的配准技术成熟；当时，互相关方法在图像配准中的应用已比较广泛，W.K.Part等对当时所有的互相关技术做了全面的总结与展望[6]；由于相似性测度和图像预处理都存在明显的优缺点，M.Svedlow等对图像配准的这两种方法进行了比较分析[7]，总结了图像配准方法的发展趋势；H．Maitre等提出了如何解决几何畸变较大的图像的配准问题[8]；此后，人们开始关注图像之间存在形变的校准问题，Flussr针对形变图像的配准又进一步提出一个自适应映射方法[9]，此方法可以以较高的相似度进行自动图像分割，通过确定这些分割子块间的空间位置关系来对原始的两幅图像进行配准。
在国内，随着经济的快速发展，许多领域对图像配准技术的迫切需要，图像配准技术才逐步发展起来。各种基于图像特征的图像配准技术如雨后春笋般地不断出现，李智等人针对轮廓特征提出了一种图像配准方法，在国外D.I.Barnea等人提出的理论基础上，研究了基于轮廓相似性测度的图像配准技术[10]。由于人工进行特征提取工作量较大，并不兼具实时性和实效性，王小睿等人针对这一问题提出并成功实现了一种自动图像配准算法[11]，这种方法利用相似性测度技术并结合了互相关系数，形成了半自动的图像配准方法。为了更好地解决图像匹配中的形变失真问题，郭海涛等人在遗传算法的基础上提出了一种图像配准算法，这样为解决形变图像匹配问题又增添了一条有效途径[12]。基于对数傅里叶变换的性质，舒先标等提出了一种更适合户外摄像机的图像配准算法[13]，该算法使其实际应用范围大大增加。后来，张祖勋等通过采用多级影像配准技术[14]，使得不同传感器的不同空间分辨率的遥感图像的快速配准问题迎刃而解。由于基于相位相关法的图像配准技术在算法实现上相对简单，可以有效地求出图像间的简单变换参数，周武等在此基础上将基于相位相关法和重采样技术相结合，使得图像配准技术的精度提高到亚像素级 [15]，这种配准算法在精度上有了很大改进。崔岑等在前人的基础上改进了基于相位相关的快速配准算法[16]，该方法先采用频域相关技术进行粗配准， 再利用Z变换进行精配准。胡海等针对仅有位移变换的图像[17]，给出基于相位相关的模板匹配方法，并进行了改进，然后利用人工平移的方式进行实验验证。 图像配准技术国内外研究现状:http://www.youerw.com/yanjiu/lunwen_15428.html