图像处理是可以看作信号处理的一种，其中的输入是单幅图像或一组图像。图像处理的输出，可以图像或与其相关的参数。图像处理是无处不在，其应用包括从电视到体层摄影术，从摄影到印刷，从机器人研究到遥感领域。图像配准是图像处理的基础，大多数图像处理技术都把把其作为预处理的一部分。特征提取作为图像配准的主要问题已经在模式识别领域中被广泛的研究和很多方法已提出。在本论文中，提出了一种新的特征提取方法，完备两维主成份分析，并把其应用于图像配准和识别。完备两维主成份分析是基于二维图像矩阵的方法。在这个方法中，两个图像协方差矩阵由原图像矩阵所构建，其特征向量被用于图像的特征提取。相比原来的两维主成份分析，完备两维主成份分析不仅获得较高的人脸识别率，而且识别所需的时间也大大地降低。在图像配准时，使用完备两维主成份分析进行图像的特征提取，提取出来的特征作为输入向量输入到前馈神经网络中。前馈网的输出是配准参数。利用正规化的方法来提高前馈网的泛化能力。另外，把该方法在刚性图像配准的基础上扩展到非刚性图像配准。实验结果表明，完备两维主成份分析是一种有效的特征提取技术，它有效地提高人脸识别率和图像配准精度。 本文的工作还包括对信息可视化技术及其应用的研究。信息可视化技术在现实世界中的许多领域有着广泛的应用，例如Web浏览，商业金融和环境监测。本文中，从信息可视化的角度出发，对当前的图可视化技术进行调研。在总结前人方法的基础上，根据实际应用的特点，提出一个综合的气象数据可视化系统。气象数据是一种多元数据其中包括风速和风向。本研究不但把一些现有的有可视化技术，如平行坐标和极系统集成到该系统中，还提出若干新的方法，其中包括把circularpixelbarchart嵌入到极系统，在平行坐标中加入改进的S形轴以及加权完全图等。气象专家已开始使用该系统对香港空气污染的问题进行分析，并对该系统的表现给予了充分肯定。