图像配准将不同条件下得到的位于不同坐标系下同一场景的两幅或多幅图像进行对准叠加,该技术已广泛应用于计算机视觉、医学图像处理等许多领域。基于傅里叶变换域的配准方法以其运算量小、抗噪性能强、易于实现等优点得到广泛关注。传统傅里叶变换域配准算法首先计算笛卡尔网格上点的离散傅里叶变换,然后通过插值逼近对数极坐标网格点上的离散傅里叶变换,尽管该算法计算量小但却有较大插值误差。现有的改进算法,尽管可在一定程度上减少这种误差,但仍无法实现较大尺度变化图像配准。基于此,本文将利用离对数极坐标网格更近点上的离散傅里叶变换,实现图像配准,以减少插值误差。本文主要有如下两方面工作：(1)提出一种准极傅里叶变换来逼近对数极坐标傅里叶变换。构造了准极坐标网格,所构造网格是等角度的,仅需在极径方向上插值即可实现图像配准,实验也表明所提算法优于传统傅里叶配准算法。(2)提出一种多层伪极傅里叶变换法,结合多层坐标网格和伪极坐标网格,构建了多层伪极坐标网格,该网格低频密集而高频疏松,理论与实验均表明这种网格比现有方法更接近对数极坐标网格。配准实验也表明,利用这种网格上的多层伪极傅里叶变换进行配准对大尺度变换图像有较好的配准效果。