Abstract: 针对大幅面多光谱遥感图像的配准需求，提出一种基于特征点的快速全自动配准方法。由于多光谱遥感图像的尺寸较大，计算量大，因此提出特征网格理论，即根据图像灰度值、信息嫡值及特征分布均匀性准则，在二级规则网格中选取特征网格参与后续运算，以减小计算量。同时，该理论为SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征点提取算法的并行运行及特征点初匹配方法的改进提供了条件，提高了算法的效率及配准精度。利用本算法对CBERS-02B拍摄的遥感图像进行了实验。结果表明，该方法能够达到亚像素级配准精度，且计算速度快，能够满足大幅面遥感图像处理的要求。

Key words: Remote sensing images,Feature grid,SIFT