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针对Harris 检测出的角点位置会发生偏移和易产生伪角点，以及在角点匹配过程中计算复杂，容易产生误匹配等缺点，该文提出了基于良分布的亚像素定位角点的图像配准方法。该方法首先使用多尺度Harris 算子检测图像的角点作为初始兴趣点，并采用自适应非极大值抑制对兴趣点的数量进行限制，以减少后续过程的计算复杂度，提高算法效率，同时使得角点在图像中处于良分布状态。然后利用亚像素定位技术进行精确定位，排除伪角点和不稳定的角点。最后使用随机抽样一致性算法对初始匹配进行鲁棒的模型参数估计。实验结果表明算法配准效率改进明显，并具有良好的精确性和鲁棒性。
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