针对序列图像配准问题，提出一种快速低存储开销配准算法。首先，生成一系列与具体图像内容无关的特征点。而后，使用正向-反向跟踪来获取稳定的特征点对,其中，正向跟踪用于获得所有可能的特征点对，反向跟踪用来得到正向-反向误差，并且利用此误差来获取最终稳定的特征点对。最后，在稳定特征点对的基础上通过归一化直接线性变换计算得到可用于图像配准的单应矩阵。实验表明该算法能够提供与优秀的传统算法相当的配准性能。由于该算法对序列中图像之间的连续性进行了充分利用，不仅降低了存储开销，还提高了运算速度。对480×360的序列而言，该算法需要的存储开销仅为421 kB，且运算速度达到32 帧/s。
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