本文提出了基于量子行为粒子群优化算法的图像配准新方法，是基于灰度的图像配准方法，该方法将图像配准作为一个最优化问题，并采用在经典粒子群优化算法和量子理论基础上提出的量子行为粒子群优化算法来搜索最优解，以归一化互信息作为相似性准则，来提高配准的精度和鲁棒性。实验表明，该方法对于多模态图像可以得到快速准确的配准结果。 基于特征的图像配准方法主要存在特征提取的多样性和相似性计算的复杂性两个难点。本文针对以上两个难点实现了一种基于特征的图像配准算法。 首先采用小波多尺度积提取图像的特征点，同时保留特征点的角度信息。然后，利用相关度匹配准则的优点，结合特征点的角度直方图信息，根据一定的阈值，确定匹配点对。最后利用线性加权的方法消除误匹配点对，计算出仿射变换参数，得到配准图像。实验表明，该方法计算复杂度低，提取的特征点分布均匀，对于单模态图像可以快速、精确配准。