图像匹配是计算机视觉和图像处理领域中一项非常重要的工作。主要用于将不同时间、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匹配。图像匹配是多种图像处理及应用的基础,匹配的效果直接影响到其后续图像的处理工作。本文对图像匹配方法进行了细致的研究。在对各种边缘提取和特征匹配算法分析基础上,归纳出一种改进的尺度自动选择的边缘检测算法。根据边缘特征点具有空间位置相对不变的特点,给出了一种基于边缘特征点的图像匹配算法。首先利用极坐标化的方法提取边缘特征点,构造方向链码;然后利用链码信息寻找匹配边缘;最后确定旋转角度和偏移量。实验证明了该方法在图像间存在平移和旋转时都有良好的匹配效果。针对边缘特征点匹配算法的局限性,在保持该算法原有性能的基础上结合插值算法和B-Spline原理对其进行改进。使改进的算法匹配精度达到亚像素级并且适用于具有尺度变化的图像匹配中。从而扩展了匹配算法的应用范围,使匹配效果更佳出色。最后对本文的工作进行了总结,并对本文在图像配准领域仍需要深入研究的地方进行了展望。