一种改进的RANSAC图像匹配算法

图像匹配（Image registration）是将不同时间、不同成像设备在不同条件下（气候、光照、方位等）获取的两幅或多幅图像进行匹配的过程。图像匹配是图像分析和处理的基本问题，在计算机视觉、模式识别、医学图像处理、遥感融合、影像分析等领域都有重要应用。采用最广泛的是基于特征点的图像匹配算法，其中用得最多的是采用SIFT（scale invariant feature transform）算子来描述一幅图像的特征，进而采用RANSAC算法来剔除误匹配点。然而传统RANSAC算法在图像不同尺度上去掉误匹配点的精度不高。因此，本文提出一种改进RANSAC算法的图像匹配算法，可以大大提高特征点的寻找和匹配精度，得到较好的匹配结果。