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匹配。图像配准技术在军事、遥感、医学、计算机视觉等领域得到了广泛应用。经过多年的研究，图像配准技术已经取得了一定的研究成果。目前图像配准技术可分为手工配准和自动配准。自动配准是在整个在配准过程中不需要人干预的一种配准技术，它也是图像配准技术的最终发展目标。本文主要对图像的自动配准技术进行了研究，当前的自动配准的方法可分为两大类：基于区域的和基于特征的配准方法。本文采用了两种图像配准算法对这两大类自动配准方法分别进行了研究，其中对两种方法的研究是本文的重点，本文主要完成了以下工作： 研究了基于特征点配准方法的概念、原理及常见方法，提出了一种改进的SUSAN角点提取算法，并在此基础上研究了基于角点的配准算法。在文章中首先分析了SUSAN角点提取算法的原理及方法，并针对SUSAN角点提取算法实时性及精确性差的缺点介绍了一种快速的角点提取算法。在此基础上，提出了一种改进的SUSAN角点提取算法，该算法主要利用了角点附近像素灰度的纹理特征来完成角点的提取，即通过控制与核心点相似的点的连通性与数量来确定该核心点是否为角点。并且针对SUSAN角点提取算法及快速角点提取算法中阈值T固定选取的问题，提出了一种自动选取阈值的新方法。改进的SUSAN角点提取算法不仅解决了SUSAN角点提取算法的实时性问题，并且进一步解决了快速角点提取算法中误角点的问题。数字仿真表明该方法对所选图形能较好地提取出所选图形的角点。然后利用已提取的角点进行配准算法的研究。首先进行了角点的匹配研究，然后利用匹配的角点对集进行了图像变换，进而完成了图像配准的任务。数字仿真表明基于改进的SUSAN角点提取算法的图像配准能够对所选图像很好的完成图像配准任务，并且达到了很高的配准精度。 其次讨论了利用傅氏变换的相位相关理论对具有平移、旋转和比例缩放的两幅图像进行配准的方法。重点研究了一种基于Hough变换的相位相关算法，该算法通过在极坐标下将旋转角度因子变换为平移因子，再利用相位相关技术来完成角度估计。数字仿真表明该方法可有效的解决图像配准中具有平移、旋转和比例缩放的问题，但由于该方法配准精度与实时性的冲突问题，使得该方法较适合于图像的粗配。