图像特征在图像识别、目标跟踪、图像配准等应用上发挥着关键作用,是图像处理领域中不可或缺的一部分。常见的图像特征包括颜色特征、纹理特征和局部特征等。在实际应用过程中,单个特征在某些特定场景下可能表现的很好,而当场景变复杂之后,仅使用单个特征很有可能将满足不了实际要求。这时,通过将多种特征进行有效的组合,结合利用不同特征的特点,即使在复杂的场景下,也能有较好的表现。本文在图像配准的应用背景下,对多特征的最优组合策略进行了研究。目前,在图像配准的方法中,基于特征的图像配准效果最好,应用也最广泛。首先提取两幅图像中的特征,然后进行特征匹配,最后计算坐标变换模型,通过图像插值得到配准后的结果。本文结合利用多种特征进行图像配准实验,对比分析不同特征组合达到的配准结果,以找出最优特征组合策略。本文的主要研究内容及结果如下:(1)研究了多种不同的图像特征提取算法,详细介绍了每种算法的原理,其中主要包括特征点检测算法和特征描述算法等,并分析了不同特征的特点以及常用的应用场景。(2)对图像配准算法的理论基础进行了研究,分析了图像配准算法原理及流程,研究了图像配准算法的评价方法,并且确定了图像配准的精度和正确率计算方法,作为本文实验结果的评价指标。(3)研究了基于多特征组合的图像配准方法,分析了多种不同的特征组合方法,并且提出了双特征组合配准方法和三特征组合配准方法,通过多种特征组合的方式,寻找最优的特征组合策略。(4)设计并实现了图像的多特征组合配准算法模块以及配准结果分析模块,在Visual Studio软件平台下,利用C++语言搭建了实验平台,通过仿真制作生成了实验数据集,利用实验平台进行大量的测试,并对实验结果进行了对比分析。