基因表达式程序设计(GEP)是在演化计算尤其是遗传算法(GA)与遗传程序设计(GP)的基础上借鉴生物学进化理论发展而成,在表达方式上,延续了遗传算法线性编码便捷易用的特性;在基因呈现上,保持了和遗传程序设计相同的灵活多变的树形结构,能够利用简单的线性字符编码解决复杂的问题;在运算速度上,比传统演化计算提高2到4个量级,在函数发现,数据挖掘,时间序列测序等多个领域得到了广泛的应用。图像配准是图像研究领域基本而又重要的问题。图像配准能够为不同条件下拍摄的多幅图像之间建立起映射关系,从中展示出图像间的重要信息。图像配准在图像处理的众多领域都有着重要的应用。本文的主要研究成果如下:(1)介绍了基因表达式程序设计,图像配准的基础知识。研究了基因表达式程序设计的结构特点,总结了基因表达式程序设计在图像处理领域中的应用。(2)在标准GEP的基础上,提出了开放尾部基因表达式程序设计(Open Tail GEP)算法。改进的GEP算法将进化过程中产生的优良个体动态地引入到种群个体基因的尾部,实现了基因的尾部开放。符号回归实验证明,开放尾部GEP比标准GEP算法有更高的精度。(3)根据基因表达式程序设计良好的自动建模能力,将图像配准问题转化为基因表达式程序设计进行图像配准模型的函数挖掘。由于开放尾部的基因表达式程序设计较之于标准GEP在函数发现问题上有更好的精度,故将其引入图像配准中。实验证明,开放尾部的基因表达式程序设计算法具有更高的图像匹配精度。