摘要：图像特征点匹配作为图像处理领域的一项基本技术，在临床医学图像处理中具有很重要的意义，本文根据医学图像的特点提出一种基于双向异步投票策略的特征点匹配方法。首先，利用改进的harris角点检测算子提取图像角点作为图像的特征点；接着，采用本文提出的基于双向异步的投票策略的角点匹配算法来完成角点的粗匹配，使待拼接图像的特征点大致对应；然后利用RANSAC优化算法剔除误匹配，使特征点达到精确匹配。

    关键词：特征点匹配；投票策略；图像拼接

    医学影像学是现代医学的主要组成部分之一，医学图像是医生用来诊断疾病和确定治疗方案的主要依据之一。医学图像配准、医学图像拼接以及医学图像的三维重建等图像处理技术具有重要的临床应用价值。图像特征点不仅能反映图像的大致轮廓，而且对噪声、角度、尺度等不敏感，并能大大较少计算量，因此基于特征点的配准、拼接等技术应用较为广泛[1，2]。但这些技术的关键在于如何提取图像特征点，以及如何使特征点达到精确匹配。

    医学图像与其它图像相比，具有噪声大、图像细节多、对比度低等特点，本文采用对噪声、旋转不敏感的Harris改进算法[3，4]提取图像的角点作为特征点 ......