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针对目前图像匹配问题,分析对比了近些年来较为经典的基于点特征的图像匹配算法。归纳了2种较为实用的图像预处理方法：Wallis滤波与灰度均匀化。为提高搜索效率引入了近年来热门的k-dimensional（KD）树与Best Bin First（BBF）结合的匹配方法。总结了除外点的2种前沿方法：双向匹配与Progressive Sample Consensus（PROSAC）。为基于特征点的图像匹配提供了整体思路。