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遥感图像的配准是对同一区域的两幅或多幅图像进行精确的匹配，是遥感图像处理的重要内容。遥感图像配准的应用领域十分广泛。气象图像作为遥感图像的一种，对其进行配准研究，具有很大的应用价值。 本文主要研究气象图像配准方法，将设计精度与时间平衡的自动配准算法作为本文的研究目标。在归纳和吸收国内外学者研究成果的基础上，对一些配准方法进行深入研究、探讨，并把它们用于解决气象图像的配准问题。 本文的具体研究工作包括： (1) 通过对相关度准则的研究，用基于相关性匹配的算法实现气象图像自动配准。该方法利用SUSAN算法提取角点；充分利用图像间相关性进行匹配，通过松弛算法提高匹配精度。 (2) 针对气象图像自动配准的需要，设计一种基于网格化的气象图像自动配准方法。该方法利用粗细子网格自动提取特征点，克服了特征点分布不均匀的缺陷，这种选择特征点的方法能有效提高图像配准的精度；采用渐进式匹配策略进行匹配，提高匹配精度。 (3) 基于小波变换多分辨率分析的思想，用基于小波变换的配准方法处理气象图像自动配准问题。该方法利用小波变换提取特征点；采用小波金字塔分层搜索和匹配以及交叉相关迭代算法提高匹配的可靠性。 通过实验对上述算法进行了分析，实验结果表明本文的算法都能对气象图像进行有效配准，具有配准精度高、耗时短的特点，且均实现了自动化。 在论文的最后，总结了全文的工作，指出了目前研究工作中需要进一步完善的地方以及今后工作的研究方向。