图像配准是图像处理的基本任务之一,用于将不同时间、不同传感器、不同视角及不同拍摄条件下获取的两幅或多幅图像进行(主要是几何意义上的)匹配。图像配准是多种图像处理及应用如物体辨识、变化检测、三维建模等的基础,配准效果将直接影响到其后续图像处理工作的效果。本文以归一化互信息为相似性测度,从插值算法和优化算法方面对基于互信息的多光谱图像的配准进行了研究。针对配准中插值算法容易导致互信息产生局部极值的情况,采用了一种改进的PV插值算法,将插值邻域进行了拓展,有效的减少了互信息配准中联合熵的突变,从而有效地抑制了配准过程中互信息局部极值的产生。针对Powell法对初始点有很强依赖性的特点,将改进后的均匀设计法与Powell法结合,改进后的均匀法产生的点既带均匀性又带有随机性,再从每个点出发进行Powell寻优。由于采用了Powell法,与枚举法相比大大缩短了配准的时间。虽然前面的方法配准精度很高,而且时间也比枚举法减少了很多,但是配准时间相比来说还是很长。因此,接下来研究了模拟退火算法并进行了改进,通过对降温策略、模型扰动、迭代次数的改进在一定程度上减少了配准时间,通过增加回火升温策略提高了配准成功率。论文中的实验结果表明,本文所提出的相关方法提高了图像配准的精度和配准的成功率。