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针对在图像匹配中,随机抽样一致性(RANSAC)算法对匹配点提纯存在计算量大、效率低的问题,采用将基本矩阵作为模型参数估计对象的方法,对RANSAC匹配点提纯算法进行了改进.在改进的算法中,运用Bucket分割技术抽取粗匹配点对,进行两幅图像的检测角点和粗匹配,利用视差梯度对匹配点样本预检验.实验结果表明,此方法在保证较高精度和鲁棒性的情况下,运算量大幅度减少,提高了图像匹配的速度.