1.一种图像配准方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1、初步匹配，得到匹配集；

步骤2、将所述匹配集作为样本集P，抽取样本集P中的多组点对作为样本子集S，估计初始化模型Mo；

步骤3、在样本集P中抽取样本子集S后形成的余集中选取属于一个图像的点，将该点映射到另一个图像后，根据选取的点和映射点之间的欧氏距离判断选取的点是否属于可靠点；

步骤4、循环检验所有余集后，如果可靠点的数量大于设定的阈值，则所有的可靠点和样本子集S构成可靠点集S*；

步骤5、在完成预定的抽样次数后，选取抽样后得到的含有可靠点数量最大的可靠点集，判断其中的点是否为可靠点，由可靠点计算最终的模型M’，配准过程结束。

2.如权利要求1所述的图像配准方法，其特征在于，所述初始化模型Mo的计算方法如下：取样本子集S中的点对(x1，y1)、(x1’，y1’)，代入以下公式求解出Mo：

3.如权利要求1所述的图像配准方法，其特征在于，步骤3判断可靠点的具体方法为：在余集中选取一个图像中的点(x，y)，将该点通过初始化模型Mo映射到另一个图像上，计算映射点和与点(x，y)对应的点(x’，y’)之间的欧氏距离，如果欧氏距离小于阈值t，则将点(x，y)作为可靠点，且可靠点数加1。

4.如权利要求1所述的图像配准方法，其特征在于，步骤1中初步匹配时，使用通用的角点或局部不变区域特征检测和描述子，采用欧式距离作为测度对图像进行初步匹配。