【摘 要】
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针对采集图像时存在尺度、光线强度以及图像间旋转的差异等现象而导致图像匹配不理想的问题，提出了改进的FREAK算法（SURF-FREAK):将SURF算法和FREAK算法结合进行图像匹配。首先
【基金项目】
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黑龙江省自然科学基金项目(F201339)
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针对采集图像时存在尺度、光线强度以及图像间旋转的差异等现象而导致图像匹配不理想的问题，提出了改进的FREAK算法（SURF-FREAK):将SURF算法和FREAK算法结合进行图像匹配。首先，利用Hessian矩阵确定候选点，进行非极大值抑制，提取的特征点具有尺度不变信息;然后用FREAK描述子对特征点进行描述，为特征点分配方向;最后利用最近邻算法进行图像配准。改进算法经实验与传统SIFT、SURF、以及FREAK算法比较分析后得知，在图像特征点匹配准确度上有一定的提高，并且对图像的尺度差异、光照差异以及
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