La estimación de la pose se puede resolver de manera efectiva según la relación de coincidencia de puntos de características en RGB-D. Sin embargo, el proceso de extracción y coincidencia basado en los puntos de características de toda la imagen es muy intensivo en computación y carece de robustez, lo que representa el cuello de botella del algoritmo ICP tradicional. Este artículo propone representar los puntos de características de toda la imagen mediante los puntos de características SIFT robustos de los objetos salientes a través del preprocesamiento saliente, y resolver posteriormente la estimación de la pose. Los pasos son los siguientes: (1) preprocesamiento saliente; (2) extracción y coincidencia de características SIFT del objeto saliente; (3) RANSAC elimina los puntos de características salientes que no coinciden; (4) estimación de la pose ICP. Este artículo propone por primera vez un preprocesamiento saliente asistido por el procesamiento RANSAC basado en la característica SIFT para la estimación de la pose, que es un método de grueso a fino. Los resultados experimentales muestran que nuestro algoritmo de preprocesamiento saliente puede reducir de manera aproximada el rango extraíble de los puntos de características y la interferencia. Además, los resultados son procesados por una buena optimización de RANSAC, reduciendo la cantidad de cálculo en el proceso de extracción de puntos de características y mejorando la calidad de coincidencia de los pares de puntos. Finalmente, se reduce la cantidad de cálculo para resolver R, t basado en todos los puntos de características coincidentes y se proporciona una nueva idea para investigaciones relacionadas.