【摘 要】
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针对SURF算法计算量大、对应点匹配时间长的不足，以Harris角点取代SURF斑点作为特征点，改进了描述子生成区域的子块划分方式，使区域面积减小40%。同时，引入尺度因子s以弥补采样区
【基金项目】
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国防技术基础研究项目;沈阳飞机工业(集团)有限公司合作项目(101130192)
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针对SURF算法计算量大、对应点匹配时间长的不足，以Harris角点取代SURF斑点作为特征点，改进了描述子生成区域的子块划分方式，使区域面积减小40%。同时，引入尺度因子s以弥补采样区域减小的影响，形成一种计算量小、独特性好的描述子。以该方法构造的角点特征矢量参与同名点匹配，可实现较好的匹配快速性和准确性。匹配完成后，分别使用RANSAC方法和L-M方法获取变换矩阵并进行非线性优化，最后根据图像的不同区域采用不同方法完成图像融合。实验结果表明，该图像拼接方法与传统SURF法相比，图像匹配时间可节约35%
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