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对低重合度图像多视点纹理特征自动配准,能够完善图像结构,增加图像利用率。当前基于SIFT的纹理特征自动配准方法,通过回字双层邻窗划分纹理区域的方式对纹理特征配准,纹理特征匹配吻合度低,误配点剔除效果较差。提出一种基于RANSAC的低重合度图像多视点纹理特征自动配准方法。通过自适应的图像纹理特征提取法,对图像的纹理密度进行量化估计,并进行图像深度超像素的特征分割。获得图像显著主颜色的分量特征数据,同时对图像向量的量化区域中图像超像素级的视觉特征进行计算,完成不同像素级深度内多视点同质异构纹理特征的提取