一种基于SIFT特征提取与PROSAC优化的高精度图像配准方法

本发明详细描述了一种基于SIFT特征提取与PROSAC优化的高精度图像配准方法，旨在提升复杂工业环境下图像配准的精度与鲁棒性。该方法包括图像预处理、SIFT特征提取与增强、FLANN自适应匹配优化、鲁棒几何验证以及智能图像融合等步骤。其中特征匹配阶段构建KD树索引并结合改进Lowe's动态阈值比值测试机制与双向验证机制，显著降低误匹配率；鲁棒几何验证采用改进的PROSAC算法估计图像间的单应矩阵，提升对异常值的鲁棒性；智能图像融合采用多频融合及直方图规定化完成图像融合与输出。实验表明，本方法在工业数据集上达到98.2％的配准准确率，较传统SIFT+RANSAC方案提升23.5％，单帧处理时间低于200ms，误匹配率降低至3％以下，可满足高速产线实时检测需求。本发明方法具备高适应性、高鲁棒性及高精度，适用于多种复杂工况下的工业图像配准与缺陷检测，为工业产品质量控制提供了有力的技术支持。