图像配准是对具有同一场景的不同时间、不同视角等不同条件的两幅图像或者更多图像进行叠加的过程。在当前众多对于图像配准技术的研究中，由于基于特征点的图像配准技术具有运算速度快、配准精度高、鲁棒性好等诸多优点，被广泛地应用在遥感图像、医学图像、三维重建等诸多领域中，它成为当前人们研究配准技术的热点。所以本文主要对基于特征点的图像配准技术进行了研究。主要内容如下：　　本文首先介绍了图像配准的背景和意义及图像配准的分类，描述了其国内外的研究现状。然后详细介绍了特征点提取、特征点匹配和插值技术等配准关键技术和双树复小波变换，鉴于BRISK算法不仅具有尺度不变性、旋转不变性、鲁棒性等特点，而且具有速度快、实时性的特点，及双树复小波变换能够有效分解出图像的高、低频信息，从低频信息获取图像原始信息的特点，本文提出一种新的有效的配准算法，基于双树复小波变换和BRISK特征的图像配准算法。算法首先对图像进行双树复小波变换得到包含图像原始信息的低频部分，然后对其进行BRISK特征点提取，再通过汉明距离对特征点进行粗匹配，使用MSAC算法消除错误匹配点，得到精准的几何变换参数，最后进行插值完成配准。通过实验证明，此方法能够有效配准含有噪声的图像，且具有实时性好、配准精度高、鲁棒性好等特点，具有很好的应用价值。