图像配准是图像应用处理中的关键技术之一,在许多应用领域已经有成功应用,同时随着应用的深入,对图像配准的适应性、配准精度和计算效率提出了更高的要求。针对这些需求,本文研究了基于特征点的图像配准技术,目的是解决存在复杂空间变换图像之间的快速、精确配准问题。具体研究内容包括以下四个方面。1、特征点检测方法与性能分析在分析小波变换多尺度特性的基础上,提出了基于小波变换的旋转与尺度不变特征点检测方法。对经典的Harris特征点检测方法、尺度不变特征变换(SIFT)方法和本文提出的小波变换尺度不变特征点检测方法在相同和不同波段图像中的主要性能进行了详细分析。2、特征点相似性度量与对应技术特征点对应技术包括特征点相似性度量和特征点对应搜索两部分。特征点相似性度量方法测量两幅图像中特征点的相似性。本文将傅立叶-梅林变换图像匹配方法和图像迹变换应用到特征点相似度量方法中来,提出了两种快速的能适应大旋转角度和较大尺度变换的图像特征点相似度量方法。其中基于迹变换的特征点相似度量方法的计算效率已经超过了归一化互相关方法。特征点对应搜索策略根据特征点相似度量结果按照一定的准则来选择有效的特征点对应,排除不可能的特征点对应。特征点对应技术是基于特征点图像配准技术中关键的步骤,文中给出了详细的实验分析与对比。对于不同波段的图像,图像局部熵方法和局部标准差方法是常用的图像特征变换方法。本文改进了局部标准差方法,得到了对数局部标准差图像特征变换方法。针对不同波段图像,分析了特征点对应技术在图像特征变换域中的性能,实验结果表明对数局部标准差特征变换有着更好的特征点对应性能。3、基于特征点的图像配准方法分析了图像空间变换的模型;回顾了由四对坐标点对应计算图像透视变换关系的直接线性法和随机抽样一致性稳健估计算法(RANSAC)及它们在图像空间变换估计中的应用;给出了基于特征点的图像配准方法处理流程、配准精度分析方法和仿真实验结果;对于存在相似变换的图像配准,对利用局部特征点集快速实现配准开展了研究。4、基于特征点图像配准方法的应用图像配准有着很多的应用。文中详细分析了宽基线图像配准、不同波段图像配准、航拍摇摆图像拼接、景象匹配和全景图像处理等应用的独特性和难点,并分析了本文提出的基于特征点的图像配准方法在这些应用中的性能。