改进型三角形相似法的思路挺巧妙的，适合用在深空图像这种星点稀疏又复杂的场景里。它不走常规路线，没一上来就搞大计算量，而是先了星点的强度和大小，用直方图把它们分成稳定星和普通星，再有针对性地去配准。节省资源的同时，效率也拉上来了。

星点的分组方式还挺有意思的，靠直方图把稳定星和普通星分开，思路清晰，避免了后续匹配时乱套的问题。你要是做图像配准的时候老遇到星点不稳定，或者图像变形厉害，这招可以试试。

三角形构建也动了脑筋，不是暴力穷举，而是以两颗最近稳定星为基准，加上当前星点搞出三角形组合，再套上相似度权重矩阵，匹配更精准，速度也上来了。匹配算法还引入了自适应阈值，对抗复杂图像效果不错。

如果你平时用的是 Matlab，那下面这几个资源也可以搭配上一起用：

建议你在那种星点多、图像畸变大的深空图时，先试试这套方法再微调参数，效果还蛮稳的。嗯，要是图像噪声太大，最好配合滤波先做预。