图像配准是图像处理领域的基础问题,它是将不同时间、不同传感器或不同视角下获取的同一场景的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的处理过程。图像配准是图像镶嵌、目标识别、图像融合、目标变化检测、时序图像分析等实际应用问题中的重要步骤,它被广泛地应用于遥感数据分析、计算机视觉、医学图像处理等领域。经过多年的研究,图像配准技术已经取得许多研究成果。本文首先介绍图像配准的研究背景和发展历程,分析图像配准领域的应用及研究现状,并对图像配准算法框架作简要综述。之后对小波变换理论知识和图像配准方法进行研究,其中介绍了图像配准原理和图像配准常用方法。针对传统边缘特征检测的不足,引入了基于小波变换的边缘特征提取方法。由实验结果知,基于小波变换的图像边缘特征提取的配准算法能明显的提高图像处理效果,同时也充分说明了小波变换在基于特征的图像配准中的优越性。同时本文提出基于小波和互信息相结合的图像配准算法,互信息法是当前图像配准领域应用较为成功的方法之一,该方法只依赖于图像本身信息,是一种高效稳定的配准算法,而且利用小波变换节省计算,提高速度,从而得到令人满意的配准结果。