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国内外有很多相关领域的研究人员对移相干涉技术进行了研究。Bruning等人率先提出了光学的移相干涉技术，他们于1974年将通信技术中的相位探测技术引入到光学干涉测量技术当中[1]，推动了光学移相干涉技术的发展。33013
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目前主要的移相干涉测量有两种类型，一种是以压电陶瓷推动引入光程差为代表的时域移相，除此之外，还有基于半导体激光器的光反馈法,这种方法最主要的特点是结构简单,系统的频率响应比较迅速，成本低廉，但在我们国内无法达到所规定的LD质量与性能,所以这种方法在国内是无法进行检测和使用的[2]。声光、电光调制法，这类方法所对应的干涉系统结构过于复杂，造价也非常高，以我国现在的科学技术，并不能够大规模的进行生产和普及[3]。另一种是同步移相干涉技术，KolioPoulos等人提出了一种采用由偏振分光和波片移相技术组成的同步移相干涉术[4]，J.E.Millerd等人发明了一种由全息分光相位掩模板、偏振器所组成的同步移相干涉仪[5]，以及其后的经过改进的基于微偏振阵列掩模的斐索性型动态干涉仪[6]，O.Y.Kwon等人利用正弦衍射光栅分光原理发明了点衍射干涉仪[7]，Piotr Szaykowski等人提出了一种斐索型同步移相干涉测量专利技术[8]等等。论文网
国内的研究学者在这些年来也对于移相干涉测量技术与同步移相干涉测量技术有了一定的研究成果，其中钱克矛等人利用相位龙基光栅来获得四幅恒定相位差的干涉图[9]。刘世炳、贺雪鹏利用分光镜设计了一套同步干涉测量系统[10]。曾爱军等人发明了一种结构简单、控制精确的新型空间移相器[11]。
早在20世纪60年代，就有外国学者对图像配准技术进行了研究。随后，有越来越多的人对图像配准领域进行了深入的研究，图像配准方面的技术也越来越成熟。在这期间，人们提出了很多种算法用于解决两幅图像中的失配问题。
C.Harris等人提出了一种对图像角点检测的Harris算子，该算子利用到了在图像角点处的响应函数，通过对响应函数进行阈值处理，判断是否能够取到极大值的方法来决定该点是否为角点，该算法有着较快的配准速度。[21]
Smish和Brady等人提出了Susan(Small Univalue Segment Assimilating Nucleus)算子，该算子的原理为：采用一个圆形区域在一幅图像上面滑动，滑动的同时计算处圆心处的像素值与区域内其他部分的像素值。如果两者之间的差值小于事先给定的阈值，那么称这片区域为相似区。该算法受噪声影响较小，求运算量不大。[22]
D.G.Lowe提出了一种尺度不变特征变换的算法（即SIFT算法），这种算法主要是建立金字塔形状的搜索空间，并在搜索空间中寻找极值点(即两幅图像的最佳匹配点)。后来Herbert Bay对SIFT算法进行了改进，提出了SURF算法[23]，这种算法将在后文中进行介绍，本文也将采用SURF算法对图像进行配准研究。
随着国外图像配准技术的日趋成熟，国内的很多研究人员对传统的图像配准技术进行改进，提出了多种多样的新型技术，这些技术被越来越多的应用到人们日常生活当中的各个领域，比如医学领域、军事领域、遥感领域、计算机视觉等领域。为人类的生产生活提供了很大的便利。
王小睿等人通过计算图像与模板之间的相似性衡量值，提出了一种采用模拟退火的方法来寻找最佳匹配点[14]，取得了比较不错的结果。王运等人经过研究基于相位相关的图像配准方法，解决了超光谱图像之间的失配问题[13]。
葛永新等人提出了一种特征点对齐度的评判准测，实现了图像之间的配准与拼接，该方法同样是根据小波变换对图像特征点的提取来完成的[15]。郭海涛提出了一种用于影像匹配的遗传算法(GA)[16]。许雷、张恒义等人将模板识别的匹配方法用于医学上的血管图像的配准之中[18-19]。孙向军等人利用角作为图像的特征值，对存在平移、旋转的图像进行配准[12]。张朝伟等人在利用SIFT算法提取特征点的同时又使用了RANSAC算法去点错误的特征点，实现了图像配准工作[20]。