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针对传统点特征匹配算法存在运算时问长和配准精度低的问题，提出～种基于非线性尺度空间滤波和尺度不变特征转换（SIFT）点特征配准算法．首先，通过非线性尺度空间滤波对基准影像和待配准影像分别进行预处理，保留其边缘信息并去除噪声．其次，采用SIFT算法对预处理后的两幅影像进行特征点提取，通过最近邻和次近邻的欧式距离比值法进行双向匹配，得到匹配特征点．最后，对待配准影像进行仿射变换．结果表明：该方法的总体运行时间比传统SIFT点特征配准算法降低63．2％，且配准精度大幅提高．