影像配准是图像分析处理的关键步骤,是图像对比、数据融合、变化分析和目标识别的必要前提。由于多源遥感影像能够提供比单一信息源影像更丰富,更完整,更精确的信息,所以多源遥感影像配准已成为遥感应用中的一个基本问题。本文以多源遥感影像的配准方法为研究目标,对传统的配准方法进行了优化,提出了用改进的Canny边缘检测算子进行边缘检测的特征配准方法,该方法提高了配准的精度和自动化程度。主要研究内容如下:1、首先简要介绍了影像配准的基本理论,变换模型,重采样和相似性测度,并对基本的匹配方法及其优缺点进行了总结与归纳。2、系统分析和总结了经典边缘检测算子的原理、方法与特点。通过试验比较各种边缘提取算子的提取边缘效果,验证了Canny算子边缘提取效果优于其它算子的检测效果,同时也发现现有的Canny算子仍有其不足之处。3、针对现有Canny边缘检测算子的不足,推荐了一种基于反对称函数的改进边缘检测算子及自适应阈值选择方法,该改进提高了边缘检测的定位性能、缩短了边缘提取时间。4、将上述改进的边缘提取算法应用于多源遥感图像的特征配准试验表明该算法明显提高了图像配准的精度和自动化程度。