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针对尺度不变特征变换（SIFT）算法在立体匹配应用中实时性差、误匹配、特征点无鲜明几何意义等问题,提出了一种新的基于亚像素角点的SIFT立体匹配算法。该算法首先提取图像角点作为特征点,并通过拟合内插法精确定位其亚像素坐标。在角点邻域内利用图像的梯度信息构造基于梯度直方图统计信息的特征描述子,最后通过对特征描述子的对称性相似度测量以及随机采样一致性筛选获得最终的目标匹配点。实验结果表明,该方法在保持较强鲁棒性的基础上,较大幅度地提高了算法的实时性能和匹配精度。