【摘 要】
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针对基于欧氏距离比值作为图像尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配相似性度量时,距离比阈值难以设置最优,且固定距离比阈值易引起误匹配或漏匹配等问题,引入随机抽样一致性(RANS
【基金项目】
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中科院青年创新促进(2016335);国家自然科学基金(61501429)资助
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针对基于欧氏距离比值作为图像尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配相似性度量时,距离比阈值难以设置最优,且固定距离比阈值易引起误匹配或漏匹配等问题,引入随机抽样一致性(RANSAC)算法。该算法对SIFT匹配算法中的距离比阈值进行自适应优化,确定最佳的阈值,再利用双向匹配的方法剔除误匹配点。实验结果表明,针对不同的实验图像,所提算法都能自适应地求解出一个最优的比例阈值,使得匹配点数最多,同时具有较高的匹配正确率,经过双向匹配的策略优化后效果更好。
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