图像配准是许多图像处理应用程序中必不可少的步骤，这些应用程序需要来自多个图像的视觉信息以进行比较，集成或分析。 最近，研究人员已经引入了使用对数极坐标变换（LPT）的图像配准技术，以实现其旋转和缩放不变性。 但是，它受到采样不均匀的困扰，这使其不适用于注册图像被更改或遮挡的应用。 受LPT的启发，本文提出了一种新的配准算法，该算法解决了传统LPT的问题，同时保持了缩放和旋转的鲁棒性。 我们介绍了一种新颖的自适应极坐标变换（APT）技术，该技术可以对笛卡尔坐标中的图像进行均匀有效的采样。 将APT与创新的投影变换以及匹配机制相结合，与传统的LPT相比，该方法产生的计算量更少，注册更准确。 通过使用Gabor特征提取的新搜索方案恢复注册图像之间的翻译，以加快定位过程。 此外，提出了一种图像比较方案来定位图像对不同的区域。 在真实图像上的实验证明了所提出的方法的有效性和鲁棒性，该方法用于记录除缩放，旋转和平移外还发生遮挡和更改的图像。
