图像尺度通常被认为是图像的重要属性之一,图像尺度的检测以及图像的多尺度表达有助于图像的分析和理解。对图像尺度的研究产生了尺度空间理论和图像多尺度分析方法。本文在尺度空间理论的基础上,研究了图像中的特征尺度问题,并且利用图像特征尺度来解决景象匹配技术中所存在的问题。本研究首先利用卫星图像的匹配实验分析图像尺度的特性,总结出可以反应图像特征尺度的图像内容,分析了定量计算图像特征尺度的方式。图像特征尺度是与图像分辨率独立的图像属性,其与图像的纹理结构和几何特征相关,反映了图像的主要的几何结构和纹理尺度信息。本文通过尺度空间理论和微分算子来定量求解图像的特征尺度。首先对图像建立尺度空间表达,利用微分函数作用于图像中的像素点,获得极大值响应所在的尺度层级,将其定义为该像素点的特征尺度。在获取像素点特征尺度的基础上,统计图像区域中各个特征尺度对应像素点的数量,建立特征尺度直方图,定义特征尺度直方图极大值对应的尺度层级为图像区域的特征尺度,将图像的特征尺度从像素点及其邻域推广到图像区域。图像特征尺度的应用之一是为模板匹配中模板大小的选择给出定量指标。本研究给出了图像区域特征尺度与模板大小的定量关系式,据此关系式,可以在确保匹配性能的同时,减小图像的模板尺寸,提高匹配算法的实时性能。图像区域特征尺度的另一个应用是用于判断不同图像之间的相似性以及可匹配程度。我们认为特征尺度直方图的形状包含了图像的结构和纹理信息。通过对特征直方图进行多项式拟合以及尺度方向归一化,可以得到归一化的特征尺度曲线,用来描述特征直方图的形状特征。利用特征尺度曲线,可以较好的判断不同图像之间的相似性和匹配置信度。景象匹配算法中实时图与基准图的空间分辨率选择以及模板大小的选择问题,是景象匹配技术中需要考虑的两个重要问题,影响着景象匹配算法的实时性能和稳定性。本研究利用图像特征尺度对这两个问题进行了分析,并给出了定量的选择准则,在保证景象匹配算法稳定性的同时,提高图像景象匹配算法的实时性。另外,本研究通过图像特征尺度来分析待匹配图像与基准图像在纹理和结构等基本结构上的相似性,提供了景象匹配结果的置信度。