摘要：针对图像配准中特征点匹配方法存在实时性不高和精度低的问题,提出了一种基于K-means聚类和RANSAC的图像配准算法.该算法根据匹配点对距离和方向特征的视差约束条件,首先利用K-means聚类对匹配点对进行预处理,剔除大部分错误匹配点,然后利用RANSAC进行二次优化,实现了图像的快速和精确配准.实验结果表明,该算法不仅提高了图像配准的精确度,而且提高了图像配准的速度.

关键词：图像配准 特征点匹配 k均值聚类 随机样本一致 

单位：装甲兵工程学院控制工程系 北京100072