Рассматривается задача сопоставления аэрофотоснимков. Результаты существующих алгоритмов заметно ухудшаются в случае малого перекрытия и значительного угла поворота между снимками. Представлена двухэтапная схема сопоставления изображений и предложен новый метод оценки модели сдвига-поворота, основанный на процедуре "голосования" в пространстве параметров и позволяющий находить правильную модель даже в случае сложных входных данных без использования дополнительной информации. Приведены результаты работы предложенного алгоритма на синтетических и реальных данных. Метод сравнивается с одним из лучших на сегодняшний день алгоритмов оценки модели на основе случайных выборок. Показывается превосходство предложенного метода над существующими аналогами в случае малого перекрытия. Ключевые слова: компьютерное зрение, сопоставление изображений, точечная особенность, детекторы и дескрипторы особых точек, устойчивая оценка модели, преобразование Хафа.
