图像局部不变特征提取是计算机视觉和图像分析领域中一个重要研究课题。因具备对图像几何和光照变换不敏感、对局部遮挡适应性强等特点，局部不变特征应用广泛。应用问题的多样性和图像类型的不同对局部不变特征提取提出了多方面的要求。本文以发展更符合生物视觉机理、匹配率更高、仿射不变性更强的局部不变特征提取技术为目的，基于局部不变特征提取的技术框架，对尺度-空间表示与特征尺度选择、特征检测、特征描述与匹配等基础理论及关键技术进行了系统深入研究，并将研究成果应用于光学遥感影像处理。在尺度-空间表示与特征尺度选择方面，针对单个特征尺度所确定的特征描述子可区分性不足的问题，提出了一种多特征尺度选择方法及相应的特征匹配策略。该方法基于特征尺度自动选择机制搜索多个尺度-空间响应局部极值，选择多个特征尺度以构建多个特征区域，从而增强特征描述子的可区分性。通过设计面向多特征尺度的特征匹配策略，最终提高匹配正确率。在局部不变特征检测方面，提出了一种基于Gabor滤波器组的多特征尺度不变特征检测方法。该方法利用2D Gabor滤波器组模拟生物视觉感知计算VFA模型进行特征点检测，符合生物视觉感知特性，得到更具物理直观性、更稳健的特征点；采用基于Gabor核函数的特征尺度选择方法对所检测的特征点选择多个特征尺度，得到高可区分性的特征描述子，有力地支持了特征匹配可靠性的提高。理论分析及实验结果还得出两点有意义的结论：利用多尺度2D Gabor滤波器组对图像进行多尺度分解和多通道滤波，可更好地捕捉频域方向变化信息，有利于图像结构信息的提取；在多尺度分解的能量累加图上检测特征点，在近似得到各向同性分解的同时，又能克服传统方法在每个单一尺度下均检测特征点时出现特征冗余的不足。在局部不变特征描述与匹配方面，深入研究了基于二进制的快速特征描述及匹配方法，提出了一种基于ORB的快速完全仿射不变图像匹配算法。该算法利用ORB方法快速生成二进制特征描述子，并以高效的特征匹配提升算法的实时性；引入ASIFT完全仿射不变框架，借助模拟的中间图像解决仿射不变性的问题。在光学遥感影像应用方面，进一步通过遥感影像自动配准、无人机影像自动拼接和畸变影像的特征点匹配三种典型的光学遥感影像处理应用验证了所提算法的实用性。