针对图像特征点提取匹配算法中配准率不高的问题,提出了一种优化栅格移动统计的图像配准算法。首先使用快速特征点提取和描述算法提取特征点,再通过暴力匹配算法进行大致的特征点配准。根据图像的大小和特征点的个数将图像划分成多个栅格,对栅格内的特征点数量进行移动统计,通过九宫格里特征点距离中心特征点的远近,使用高斯函数制作分数统计模板。将九宫格里的分数统计与设定的阈值进行对比,超过阈值则认为是一个正确的匹配点,否则即被筛选掉。实验结果表明,该算法比基于栅格的移动统计算法获得精确匹配点的数目提高了18.17%,与传统特征点提取匹配算法相比,速度最大可以提高约41.3%,能有效剔除错误匹配,提高匹配率。