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图像匹配就是把具有同一场景的两幅或多幅图像在空间上对准，进而确定它们之间变换关系的过程，这些图像可能是在不同时间、用不同传感器、从不同视角拍摄下来的。图像匹配是多种图像处理及应用，如图像融合、图像拼接、变化检测等的基础，匹配效果将直接影响到后续图像处理工作。因此，图像匹配的研究是计算机视觉中最困难也是最重要的任务之一。
本文针对同一场景情况下，对基于点特征的图像配准问题进行了研究。针对极线几何未知，极线约束不可用的情况下的图像匹配问题，提出了自己的改进算法，所做的主要工作有：
（1）采用Harris角点探测方法求出图像的角点，作为特征点参与图像匹配，引入了归一化灰度互相关系数来建立特征点的初始匹配，以图像中的一个特征点为中心，大小为（2m+1）*（2n+1）的子图像窗口为邻域窗口，计算两幅图像特征点之间的相关系数，当两幅图像的一对特征点之间的相关系数满足阈值，并且为最优时，将两者作为一对匹配点。
（2）由于针对的是两幅变化差异不是很大的图像之间的匹配，所以利用仿射变换删除误匹配点的算法，删除初始匹配点集中的误匹配。对于得到的初始匹配点对集{P←→Q}，利用可靠的匹配点作为控制点，利用最小二乘法估计仿射变换参数；把像面上的点投影到另一幅像面上，计算对应点坐标的距离差，删除距离差大于阈值的点对应。