在过去的十几年里，非刚性图像配准在运动跟踪、形状比较、图像分割和基于对象的图像插值等领域中日益受到关注。然而，因对应性缺失和局部大形变而引入的异常信号，使得通过现有的非刚性配准方法匹配局部结构时面临着极大的挑战。为了应对这一问题，本文将非刚性图像配准的过程定义为在多分辨率块匹配下，从浮动图像的稀疏形变矢量局部重构为致密形变矢量的局部自适应核回归的过程。为了能聚集更多属于同一结构的形变矢量，本文在核回归分析中所使用的核函数能在方向和尺度上自适应参考图像的局部显著结构，使属于图像边缘和角点的显著结构在配准过程中不会发生突变，以保持浮动图像的局部拓扑结构，进而能准确匹配待配准图像的局部结构。为了估计异常信号周围的形变，本文使用联合显著图（jointsaliencymap,JSM）[1]来强调两幅图像间具有对应关系的显著结构，即联合显著结构（jointsaliencystructure,JSS），藉此通过在核回归中强调那些联合显著结构的稀疏形变矢量来引导浮动图像致密的形变重构。而联合显著图在图像配准中显示了那些没有配准好的区域（局部大形变和局部结构对应性异常），这些区域信息配合参考图像结构的尺度信息，更能帮助联合显著结构核回归局部尺度的自适应选取。实验结果表明通过联合显著结构自适应核回归，在存在异常信号的情况下，我们也能精确地对对应的局部结构进行配准，同时保持这些局部结构周围形变场的光滑。