鉴于SAR(synthetic aperture radar)与可见光图像的成像机理存在很大差别, 使得其同名特征的提取和配准十分困难, 但在某些情况下, 这两类图像的边缘存在一定的相关性。提出一种基于边缘与SURF(speed-up robust feature)算子的图像配准方法。通过适当预处理增强图像间的共性, 采用综合性能比较好的Canny算子提取两幅图像共有的边缘特征, 在边缘图像的基础上提取SURF特征; 通过比值提纯法进行特征点粗匹配, RANSAC(random sample consensus)算法剔除误匹配点, 计算仿射变换模型从而实现SAR与可见光图像的自动配准。实验结果表明: 该算法的正确匹配率为100%, 均方根误差为0.852个像素, 配准精度达到亚像素水平。