图像配准通过一种图像变换方法来消除或者减少同一场景下不同时刻、不同视角或者不同传感器获取的图像数据之间由于成像条件不同所引起的几何形变,实现空间位置上的对齐,它广泛应用于变化检测、信息融合、环境监视、图像拼接、目标识别、天气预报以及地图更新等领域。论文在深入分析图像配准技术国内外研究现状基础上,重点研究了基于特征的遥感图像配准技术,提出了多种基于特征的遥感图像配准方法,并通过仿真实验进行验证。论文主要完成的工作和贡献包括：(1)查阅图像配准相关领域国内外的研究现状,对图像配准及其相关技术进行了全面、系统的分析与总结,分析各类配准方法的适用性、优点和不足之处,并对其进行仿真验证,吸收有用算法的精髓,为后续研究工作奠定了较好的基础。(2)针对像元分辨率差异不大的光学图像,本文提出了基于虚拟特征的位置互信息控制的配准算法和基于SIFT和互信息匹配的配准算法。深入分析了Harris角点检测技术和SIFT特征点检测技术,提出了基于虚拟特征的匹配准则和以互信息为相似性测度的位置控制匹配准则,并从精度、运行时间和稳定性方面对这两种算法进行了实验对比。(3)针对像元分辨率差异大的全色图像与高光谱图像配准,本文提出了一种基于典型区域的图像配准技术。对全色图像采用直方图比例阈值分割结合数学形态学的方法来提取大量的具有适当面积的闭合典型区域；对高光谱图像,采用基于混合像元分解的高光谱图像分割方法。根据典型区域的特点,通过构造面积周长边界弯曲程度比例关系矩阵实现粗配准,利用仿射不变距距离最小原则,构造边界特征相似性矩阵实现精细配准。(4)在现有配准评价标准的基础上,提出了一种基于联合直方图的新评价标准。实验证明联合直方图作为评价标准简单易实现,评价直观准确。