基于历史记录快速差分演化抽样一致算法的图像配准方法

一种基于历史记录快速差分演化抽样一致算法的图像配准方法，包括以下步骤：1：图像获取：获取一幅待配准图像和一幅基准图像；2：特征提取：采用SIFT算法分别提取所述待配准图和基准图像的点特征；3：特征匹配：将所述待配准点特征集合和基准点特征集合进行特征粗匹配，得到样本集合；4：参数设置；5：将样本集合升序排序，初始化样本内点档案AS和模型内点档案AM；6：首次初始化种群；7：更新快速检验执行阈值uT；8：变异阶段；9：选择阶段；10：更新变异算子参数；11：常驻初始化种群；12：重复7‑11；13：选择出种群中的最优个体对待配准图像进行空间变换，得到配准图像。效果：能够在保证图像配准精度的情况下提高算法运行速度。