运动估计的基本任务是从图像序列中检测出图像帧之间的运动信息,它是计算机视觉的一个重要研究领域。运动估计是图像配准的关键技术,从本质上来说图像配准可以看作是基于一定的运动变换模型来估计变换模型参数。高精度的图像配准是时间变化检测、立体匹配、运动分析以及图像序列分析等方面应用的基础,已逐渐成为当前图像处理技术研究的一个热点。而亚像素运动估计是实现高精度图像配准的前提和关键技术之一。本文研究面向图像配准的亚像素运动估计技术,在回顾传统整像素运动估计和现有的亚像素运动估计算法的基础上,从频率域和空间域两方面对亚像素运动估计算法进行了研究与实现。对于同时存在旋转、平移的运动估计问题,本文简化为先估计旋转角度进行旋转角度补偿后,再进行平移参数估计,并比较了霍夫变换和对数极坐标变换估计旋转角度的精度;扩展频率域运动估计方法相位相关法到亚像素级,并采用解析法求解运动参数;并提出一种结合相位相关与模板匹配的方法,该方法不但继承了模板匹配法思路简单、容易实现的特点,而且在有效减少计算量的同时达到亚像素级精度;针对实际应用中可能存在噪声的情况,提出一种改进的基于特征的亚像素运动估计算法,该算法选取受噪声影响小的点来进行运动参数估计,实验结果表明该算法不但达到亚像素级精度而且对噪声影响有较好的鲁棒性;为了更进一步检验算法的性能,将其用于图像拼接和超分辨率重建应用中,均取得了较好的实验结果,证明了方法的有效性。