1、“.....视差梯度的公式为其中，和是对应角这组抽样数据来求解出模型的参数，然后将参数代入模型作为假设模型，对其它原始数据进行筛选，筛选掉偏差大的特征点，用保留的精确匹配特征点再次求解模型，得到精确的参数。图像拼接技术中的图像配准阶段存在计算量过大的缺陷，这是由于计基于视差梯度约束的算法论文原稿模型的参数和误差如果伪匹配点对很多，如伪匹配点对的数目超过了，最小乘法就不适用了，而算法却可以求解。算法思想在模型参数的求解过程中，伪匹配点对的存在是造成结果出现偏差的重要原因......”。

2、“.....如伪匹配点对的数目超过了，最小乘法就不适用了，而算法却可以求解。算法评价当很大时，算法的计算量也会很大，其中包含了大量计算伪匹配点对所对应的参数，做了许多无用功。下面我们将同组合，计算量太大。算法认为在定置信概率下，只需要搜索组抽样，就可以认为这组抽样中至少有组抽样不包含伪匹配点对，利用找出的这组抽样数据来求解出模型的参数，然后将参数代入模型作为假设模型，对其它原始数据进行筛选图像拼接技术中的图像配准阶段存在计算量过大的缺陷......”。

3、“.....传统的算法计算了全部匹配特征点对应的模型参数，本文在算法前设计了基于视差梯度约束的预检验过程，筛选掉大量伪匹配特征点，大匹配特征点的数量，降低了变换模型计算与检验的时间，进而提高了算法的效率，从而提高了图像配准的效率，进步为后期的图像融合的准确性做铺垫。参考文献杜志斌基于角点检测与匹配的图像拼接设计与实现东北大学，杨占龙基于特原始数据中随机抽取个数据组成个抽样在第步选择的随机抽样中，任意选择两对匹配点，计算它们的视差梯度，若其视差梯度大于，则返回步骤否则......”。

4、“.....求解模型参数将上步求出的参数代入模型，用这个假设模型来筛选和检验，大大提高了图像配准效率。基于视差梯度约束的算法论文原稿。根据视差梯度的定义，若当前图像中两个相邻角点分别匹配于另幅图像中的角点和，它们计算得出的视差梯度应该小于。如果经计算，它们视差梯度大于技术研究西安电子科技大学，廖斌基于特征点的图像配准技术研究国防科学技术大学，作者单位西北工业大学陕西省西安市。如今，在图像配准领域常用的的方法有像素差平方和法互相关法和算法......”。

5、“.....靳峰基于特征的图像配准关键技术研究西安电子科技大学，廖斌基于特征点的图像配准技术研究国防科学技术大学，作者单位西北工业大学陕西省西安市。精确匹配点计算最终的模型参数。在具体实验过程中，我们发现，采用基于视差梯度约束的算法能够有效地提高算法效率，极大地缩短了模型参数检验需要的时间。结束语本文通过在应用变换模型前增加基于视差梯度的预处理过程，减少了度约束的算法能够有效地提高算法效率......”。

6、“.....结束语本文通过在应用变换模型前增加基于视差梯度的预处理过程，减少了伪匹配特征点的数量，降低了变换模型计算与检验的时间，进而提高了始数据，去除偏差较大的数据，获得精确匹配点对重复步，将组抽样数据都做相同的处理根据每组抽样获得的精确匹配点对的数量和误差方差的大小，选择最优的抽样及抽样数据所对应的模型参数用这个最优模型筛选掉原始数据中偏差大的点，用剩下则我们可以认为这两对角点并不十分匹配。视差梯度的公式为其中，和是对应角点的图像坐标向量，表示向量的模。根据以上分析......”。

7、“.....在使用法对粗匹配的特征角点进行提纯时，由于伪匹配特征点的存在，算法在变换模型计算和检验上花费了大量的时间。本文通过在计算变换模型前增加基于视差梯度约束的预检测过程，筛选掉伪匹配特征点，再进行模型计算法的效率，从而提高了图像配准的效率，进步为后期的图像融合的准确性做铺垫。参考文献杜志斌基于角点检测与匹配的图像拼接设计与实现东北大学，杨占龙基于特征点的图像配准与拼接技术研究西安电子科技大学......”。

8、“.....选择最优的抽样及抽样数据所对应的模型参数用这个最优模型筛选掉原始数据中偏差大的点，用剩下的精确匹配点计算最终的模型参数。在具体实验过程中，我们发现，采用基于视差的图像坐标向量，表示向量的模。根据以上分析，改进的算法步骤如下计算抽样数量置信概率ε数据率求解模型参数需要的最小数据量从原始数据中随机抽取个数据组成个抽样在第步选择的随机抽样中......”。

9、“.....传统的算法计算了全部匹配特征点对应的模型参数，本文在算法前设计了基于视差梯度约束的预检验过程，筛选掉大量伪匹配特征点，大大提高了图像配准效率。基于视差梯度约束的算法论需要从原始数据中提取出组不包含伪匹配点对的数据样本进行模型参数求解，而这需要遍历数据的不同组合，计算量太大。算法认为在定置信概率下，只需要搜索组抽样，就可以认为这组抽样中至少有组抽样不包含伪匹配点对，利用找出减少计算的参数方面对算法进行改进。基于视差梯度约束的算法论文原稿......”。