图像配准是遥感图像处理领域的重点研究内容。多源传感器、多级分辨率、多光谱和多时相的现代遥感技术带来了大量、信息丰富的遥感数据。为了有效地利用这些数据以获得更加有用和可靠的遥感信息，需要对不同时间、不同视角、不同空间分辨率、不同光谱分辨率的遥感图像进行配准。　　本文基于视场分割型多光谱相机对多光谱图像配准技术进行了深入研究。根据视场分割型多光谱相机的图像特点，采用先进行条带图像波段配准再进行窄带图像拼接的策略，并且提出了三角网约束下的分层匹配算法。该算法中，联合灰度相关和三角形几何相似性共同度量特征点相似性;构建Delaunay同名三角网，将新的同名点实时插入同名三角网，从而实时细化同名三角网;同时采用金字塔分层匹配策略，逐层传递同名三角网。然后研究了图像变换的几何模型，提出了同名点对联合平差的计算模型，采用LM优化算法估计变换矩阵参数。实验结果表明，该方法能实现高精度的多光谱图像配准。最后对于视场分割型多光谱相机中运动目标造成的误配准，提出一种基于运动目标检测的图像修正算法，通过实验证明该方法能有效修正这种误匹配。