随着高分辨率遥感数据获取能力的提高和高分辨率数据应用范围的快速扩大，给遥感影像配准技术提出了更高的需求。高分辨率遥感影像具有地物的几何结构特征更加清晰，纹理信息更加丰富和成图数据量显著增加等特点，使得传统算法难以满足要求。具有高精度、快速、具有更好的稳定性和鲁棒性的自动特征匹配算法成为目前研究的重点和热点。　　 本文针对高空间分辨率遥感影像的自动配准问题，在当前遥感、计算机视觉、医学等领域各种匹配技术的分析和总结基础上，主要围绕局部特征提取与搜索策略算法两个方面进行研究论述。在前人研究工作基础上，提出了基于局部不变量特征的影像配准算法流程和基于多方向梯度特征检测的影像配准方法，并以这两种局部特征匹配算法为基础，进行了自动配准控制点影像库系统设计。　　 首先从图像配准的数学含义、遥感影像配准的基本环节、图像配准技术的分类等方面对遥感图像配准技术做了简要的综述和难点分析；　　 基于局部不变量特征的影像配准过程通过将SIFT特征算子与多种一致性检测方法相结合，实现了选权迭代法、改进RANSAC法和线段比测度聚类法三种一致性检测算法，实验结果表明具有旋转、尺度、平移不变性，取得了较好的配准精度与鲁棒性。　　 通过引入尺度几何分析(MGA)，并在对Gabor小波分析应用于图像特征点检测的研究基础上，提出了一种基于Contourlet变换的多尺度、多方向梯度特征点检测算法，取得了较好的效果。　　 针对当前匹配处理中控制点选择与管理的问题，提出了使用局部特征自动配准技术的控制点影像库设计，将自动配准算法与高效的控制点库系统结合。基于控制点库的控制点自动选取将可以保证大批量、高精度的卫星遥感影像几何纠正的快速进行。