随着图像处理技术的不断发展,红外图像因其良好的抗干扰性和夜视效果越来越受到大众关注,现阶段使用最为广泛的是在军工领域的航拍项目。对于航拍图像的匹配,常会遇到旋转、缩放和平移三类几何变换的干扰,本文基于这种背景下,进一步研究能克服这三类几何变换的红外图像匹配算法。本文完成的主要工作内容包括以下几个部分：1.研究了基于灰度相关的图像匹配算法：相位相关算法和对数极坐标算法,分别对两类算法进行了仿真。对两类算法的局限,提出了一种基于图像高频信息进行匹配的改进方案,该方案首先将图像进行域变换,然后将高频信号中心化,通过高斯滤波分离出高频信号之后,运用对数极坐标算法和相位相关法相结合,求解出图像的旋转和缩放因子。然后将旋转和缩放因子反作用于待匹配图,求解出其中的平移量。2.考虑基于灰度相关的匹配算法是将图像所有像素进行处理,为了减少计算量,本文研究了基于特征信号的图像匹配算法。使用Surf特征检测和描述算法完成特征点检测,并使用了最邻近距离比率策略的欧式距离法对特征点匹配算法进行改进,匹配的结果准确度更高。在计算匹配矩阵时,本文采用了RANSAC方法对匹配点对进行匹配矩阵的建立,最后依据匹配矩阵的参数求解出图像的平移、旋转和缩放三个变化因子。3.为了实现匹配算法在硬件平台的移植,本文提出使用特征提取和域变换相结合的改进型匹配算法,分析了基于图像特征点的域变换匹配算法和基于图像边缘特征的域变换匹配算法效果。实验证明,两者都能较大的减少图像计算的计算量和内存使用量,但是相比较而言,基于边缘特征的域变换匹配算法效果更佳。