摘要：为了进一步提高彩色遥感图像的配准精度，针对遥感图像配准过程中色彩信息利用率低以及误匹配率高的问题，提出一种改进的SURF（Speeded Up Robust Feature）彩色遥感图像配准算法；该算法首先在对彩色遥感图像进行特征点检测基础上，对特征点描述算子进行改进，以使颜色空间变换后得到的特征点色彩信息添加到原描述算子中。并对特征点描述算子进行归一化处理，以增加算子的独特性和对旋转、尺度、光照的鲁棒性；其次，结合单向匹配和双向匹配’的比值，提出了一种最优化阈值选择准则，如果欧氏距离比率小于最优化阈值，完成特征点匹配，得到正确匹配点对，再通过变换矩阵得到配准图像；实验结果表明，在保证实时性的条件下，该算法相比于原SURF算法，准确性和稳定性都有一定提高，具有一定的理论和应用价值。