图像配准是图像处理领域的一个基本问题,它在医学、军事、遥感、计算机视觉等众多领域有着广泛的应用。比如,在遥感和医学图像处理中的图像融合则是在图像配准的基础上,将多幅同源图像的不同信息融合到一幅图像当中从而满足某种具体应用需求的一种操作。准确地说,图像配准操作是将同一场景(或物体)在不同时刻或视角下,经由相同或者不同成像设备得到的,位于不同坐标系下的图像变换到同一坐标系的过程。在过去的几十年内很多学者在图像配准领域做了大量的研究工作,并取得了许多研究成果,但是图像配准研究中仍然有许多问题有待科研人员去解决和完善。比如,在亚像素图像配准中,如何克服图像离散采样对图像配准精度的影响,采用何种插值算法,以及如何评价图像配准质量等问题,都值得深入研究。本文正是在此背景下开展图像配准的研究工作,主要的贡献如下：1)本文在交互信息的基础上提出了一种全新的基于李萨如图的相似性度量函数的计算方法,该方法具备了其它相似度量函数所不具备的优点。2)本文首次提出了一种克服图像离散化对图像配准精度带来的负面影响的新途径—轨迹扰动现象,并成功地应用该现象有效地提高了图像配准的精度。3)本文提出了一种基于轨迹扰动现象和相位相关的图像配准方法,该方法能够实现亚像素的图像配准精度。4)本文为了克服在某些情况下SIFT、SURF算法应用在遥感图像,特别是多模态遥感图像配准中特征正确匹配率低的缺点,提出了一种能够有效地结合SURF算法(或者SIFT算法)的优点与轮廓信息的优点的遥感图像配准算法。在该方法中,本文提出了一种利用轮廓信息,准确地识别特征点对匹配正确性的口标函数。该图像匹配方法能够有效的利用SIFT或者SURF算法提供的启发式信息和蕴含在轮廓中的局部变换信息,有效地估算出局部几何变换参数。5)本文探索了所提出的相似度量函数,轨迹扰动现象在遥感图像配准领域的应用,并给出了相应的用于遥感图像的配准方法。本文提出的基于轨迹扰动现象和交互信息的相似度量函数和各种图像配准方法,具有一定的理论和实用价值,并且具有广泛的应用前景,适用于军事、医学、遥感等图像配准领域。