【摘 要】
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针对红外与镦光图像配准的特殊牲,为了减少配准计算量,提出了一种.从主方向确定和特征点描述两方面加以改进的加速鲁棒特征（Speeded Up Robust Feature,SURF）配准算法.首先检测
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61178054);云南省教育厅重大专项(ZD2014004);云南省高校科技创新团队支持计划资助项目
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针对红外与镦光图像配准的特殊牲,为了减少配准计算量,提出了一种.从主方向确定和特征点描述两方面加以改进的加速鲁棒特征（Speeded Up Robust Feature,SURF）配准算法.首先检测光图像和红外图像的边缘,然后用改进型SURP算法提取两种图像边缘上的特征点,并采用最近邻距离法对.原始特征点进行筛选.在得到较高精度的特征点后进行粗匹配.接着用随机抽样一致性（RA Ndom SAmple Consensus,RANSAC）算法对一次筛选后的特征点进行精K配.最后翁用精确的翁征点建.立变换模型,
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