随着成像技术的发展,各类成像设备逐渐得到了广泛应用。不同光谱或不同成像机制的成像设备拍摄的异源图像,例如多光谱卫星遥感图像、红外监控视频图像等,能够提供不同光谱的信息,同一场景下的这些不同信息通过有效“融合”能够有效提高对图像中信息的利用效率,为人类获取信息和作出决策提供重要的来源和参考价值。对图像信息的充分合理利用具有重大意义。精确的图像配准技术是获得高质量的异源融合图像的必要前提。基于局部特征的算法由于有更好的准确性和鲁棒性,是目前主流的配准方法。相对于同源图像的配准,异源图像由于局部特征会有所不同,主流的局部特征配准方法在配准精度方面会有显著下降。同时,随着图像分辨率的大幅提高以及为提高算法精度引入的大量图像后处理机制,配准算法计算量也大幅增加。有鉴于此,需要在现有技术的基础上进一步改进异源图像的配准方法以提高配准精度并降低配准过程的时间。本文通过深入研究主流图像配准的过程,分析了异源图像的局部特征差别、主流方法对于异源图像配准精度下降的原因以及配准过程的计算复杂之处。提出了基于多分辨率技术的异源图像配准方法。该方法采用全局信息作为图像配准的测度以提高配准精度,引入多分辨率机制用于剔除错误的特征匹配点对以降低计算量。通过与主流的图像配准方法比较,全局信息测度能够有效降低异源图像特征差异带来的影响而提高异源图像配准的精度,引入的多分辨率机制能够降低由此带来的额外计算量。本文提出了针对异源图像的多分辨率配准方法,并且与现有的国内外主流的配准方法进行了比较,同时将实验结果在准确性和实时性方面进行了研究、分析与总结。本文的实验结果证明,本文提出的多分辨率配准机制能够在保证与全局信息为测度的配准方法精度相当的基础上,大幅降低计算量即减少配准过程所消耗的时间。相比于主流的同源图像配准方法,本文提出的方法对异源图像的配准有较好的准确性和实时性。