图像配准技术是近几十年来快速发展的图像处理技术之一，它是将不同传感器、或不同成像条件下的同场景的两幅或多幅图像进行匹配对准，以校正图像之间几何差异和灰度差异的过程。它是医学诊断、计算机视觉、图像数据融合、遥感图像处理等图像、视频处理的必不可少的部分。亚像素级图像配准技术是在像素级图像配准技术的基础上发展起来的，它将配准的精度要求从像素级提升到亚像素级，从而实现对图像的更精确的后续处理。亚像素级图像配准算法，其算法思想与像素级图像配准大体相同，但一般都需要做一定的改进。常见的（亚）像素级图像配准算法有：基于灰度的方法、基于变换域的方法、基于最优化思想的方法和基于特征的方法。文献[1-12]对上述某种或某几种算法做了深入的阐述。本文在综合研究了多种配准算法的基础上，提出并实现了基于改进的相位相关及局部插值的亚像素级图像配准算法，实验证明该算法计算精度高、配准速度快、应用范围广。图像的配准的目的是为了消除图像间的几何差异和灰度差异，因此，在求得配准参数后势必需要对待配准图像做一定的变换处理以达到目的。这个过程即是图像的恢复。所以在精确的求取配准参数后对待配准图像做精确的恢复也是一项重要的任务。在大量的研究之后，本文决定采用PV插值法来恢复配准图像。实验证明，此方法比传统的恢复算法有较大的优势。多波段图融合是图像融合的重要分支，本文在配准的基础上，提出了完整而清晰的多波段图像融合成彩色图的流程与方法。实验表明，该流程和方法稳定、有效，融合出的彩色图像符合人眼的视觉感受。最后对本文的工作进行了总结，并对今后的工作做了一些展望。