图像配准是图像处理、模式识别和计算机视觉等领域里的重要课题,从理论到算法都经过了很长时间的发展,在图像处理的许多方面如立体测图、图像镶嵌和变化检测中的应用都得到了充分展示.但是图像配准仍然面临着很多的难题,如自动配准的可靠性差等,仍然需要继续研究.该文着眼于研究尚不充分的非刚性变换,尤其是投影变换下的图像配准,对相关的边缘提取、不变量理论和稳健的匹配策略等进行了理论上的探索和实践检验,力图使图像配准的理论基础更坚实,应用算法更具实用价值.小波理论在边缘提取方面有很好的表现,其中的Morlet小波也同样受到关注.我们针对已经广泛应用的旋转Morlet小波对理想的δ型边缘的提取做了理论上的研究,继而得出旋转Morlet小波对阶梯型边缘提取的理论基础,并对旋转Morlet小波在图像边缘提取上的应用进行了详尽的讨论.同时对旋转Morlet小波进行了推广,这样我们可以在更广的范围内使用旋转Morlet小波,并由此得到对传统的边缘提取算子的小波意义上的解释.最后在旋转Morlet小波的基础上导出了对噪声具有鲁棒性的边缘提取算法.矩不变量是特征描述的重要方法.我们通过对投影变换的分析和研究,用新的方法证明了在投影变换和高于1次的代数多项式变换下不变矩是不存在的.然后导出了更加容易使用的基于多边形表示的仿射变换下的曲线不变矩.针对非刚性变换.尤其是投影变换的图像配准仍面临着很多问题.我们改进了投影变换估计中的评价方法,使投影变换估计的不稳定性得到了控制.最后,我们建立了完整的稳健的自动图像配准算法:利用Morlet旋转小波提取的边缘提取出闭合曲线,然后用仿射曲线不变矩对闭合曲线作为匹配度量,结合改进了的关键特征和改进的RANSAC算法进行有效的自动图像配准.