【摘 要】
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为了提高点匹配算法的稳定性和精度,本文引用多个特征空间信息进行融合处理得到融合匹配概率,保证了相似度信息的稳定性和可靠性.为了保证匹配的强壮性,本文对最后的匹配加以空间位置约束,约束关系通过聚类算法得到.最后对标准测试图像和实际图像进行试验,结果表明该算法具有很好的鲁棒性和较高的匹配精度,并且无需人工干预全自动地完成.
【机 构】
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西安交通大学电子与信息工程学院(西安)
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为了提高点匹配算法的稳定性和精度,本文引用多个特征空间信息进行融合处理得到融合匹配概率,保证了相似度信息的稳定性和可靠性.为了保证匹配的强壮性,本文对最后的匹配加以空间位置约束,约束关系通过聚类算法得到.最后对标准测试图像和实际图像进行试验,结果表明该算法具有很好的鲁棒性和较高的匹配精度,并且无需人工干预全自动地完成.
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