图像匹配技术在图像分析、图像配准、人脸识别、图像重建以及文化研究中有着广泛的应用，常见的基于网格的图像匹配是把图像的边界信息映射到矩形网格上，通过矩形网格的匹配度来判断图像的相似程度，这种方法无法处理图像的旋转变形的情况，因此我们提出了一种基于扇形网格的图像匹配方法。该方法先将图像提取出边界特征后等比例缩放到标准圆盘上，标准圆盘是图像的最小外接圆，同时将标准圆盘切割成扇形网格，并将图像映射到扇形网格上，通过扇形网格的旋转寻求最佳匹配度，用最佳匹配度与预先设定的阀值比较来判断图像是否匹配，针对于简单的图像，由于图像提取边界后只有少部分的边界映射到扇形网格中，大部分的信息都是无意义的背景信息，我们利用了素数乘积分解后素数因子的唯一性，将查询图像边界用对应的素数乘积表示，将候选图像的边界用对应的素数表示，通过判断素数与素数乘积取余数之后是否有余数进而判断查询图像和候选图像的扇形网格是否匹配，提高匹配效率。为了能进一步提高匹配的时间效率，我们定义了图像的空间互信息熵，通过互信息熵的值与预先设定的阀值相比较提前去除一些差异度比较大的图像来提高匹配效率，通过实验证实利用扇形网格和互信息熵结合的方法可以有效的处理图像旋转变形的情况，经过实验效果分析我们求出了在最佳实验效果下的阀值关系，我们也同其他的算法进行对比，通过实验效果证实我们的提出的算法在准确性上优于其他算法。