【摘 要】
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在图像配准，图像融合，目标识别，图像拼接等领域中，运用SIFT描述子进行特征匹配是一种常用方法，针对传统的消除误匹配的RANSAC算法迭代次数多，计算复杂度较大，在SIFT特征匹配中误配率
【基金项目】
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江苏省六大人才高峰基金资助项目(2012-WLW-006)
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在图像配准，图像融合，目标识别，图像拼接等领域中，运用SIFT描述子进行特征匹配是一种常用方法，针对传统的消除误匹配的RANSAC算法迭代次数多，计算复杂度较大，在SIFT特征匹配中误配率高的问题，增加了一个原始匹配点对的前道处理环节，引入匹配点对的几何特征定义，根据匹配点对的最近邻点和次近邻点角度差在一定阈值范围内建立预处理模型，剔除误匹配点，减少了参与RANSAC的数据量，提高了RANSAC的运行效率。实验结果表明：与未增加前道处理的RANSAC算法相比，基本消除了误匹配点，提高了图像匹配的准确率。
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