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针对传统的SIFT特征点匹配算法中准确率和鲁棒性的问题,提出了几个方面的改进措施。首先对图像进行小波变换处理,舍弃高频部分,重建近似图像;其次,利用特征点的欧氏距离最小值与次小值的分层次比值确定粗匹配点;最后两次运用随机抽样一致性算法(RANSAC)提纯匹配点,即对初次提纯的剩余匹配点再次提纯,两次提纯的匹配点作为最终的匹配结果。实验结果表明,本文算法提高了SIFT算法的图像匹配的准确率和鲁棒性。