图像配准是图像处理应用方面的一个基础问题,用于将不同传感器、不同视角、不同时间或不同拍摄条件下获取的同一场景的两幅或者多幅图像进行对准、叠加(主要是几何意义上的),在很多领域有着广泛的应用,如计算机视觉、医学诊断与辅助治疗、遥感影像、三维建模、图像拼接等。基于变换域的配准方法是常用的方法之一,本文结合四元数的理论知识,通过对傅里叶变换域中技术成熟的相位相关法进行研究,将相位相关法的配准思想应用到彩色图像配准领域中,提出一种基于四元数傅里叶变换的亚像元相位相关方法,仿真结果表明了该方法的合理性和正确性;同传统的傅里叶变换相比,四元数傅里叶变换有很多的相似性。基于特征的配准方法也是常用的方法之一,优点在于提取了图像的代表性特征信息,从而减少运算量,提高了算法速度。文中对现在流行的SIFT算法进行深入研究,对SIFT算法的缺陷进行改进和提升,将两种新的特征描述方法-CSIFT和SURF方法应用于图像配准领域中。实验结果表明,这两种方法在保持配准精度的同时,能稳定并快速的实现整个配准过程,更易于满足实时性的要求。