【摘 要】
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鉴于图像匹配中单一特征难以获得理想效果的问题,提出一种改进的基于深度卷积网的图像匹配算法.首先对卷积层作展开,利用BLAS（Basic Linear Algebra Subprograms）高效地计算矩
【基金项目】
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国家自然科学基金(61373063)
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鉴于图像匹配中单一特征难以获得理想效果的问题,提出一种改进的基于深度卷积网的图像匹配算法.首先对卷积层作展开,利用BLAS（Basic Linear Algebra Subprograms）高效地计算矩阵乘法,从而提高了算法运行速度;然后通过基于POEM（Pattern of Oriented Edge Magnitudes）特征的匹配点筛选方法,去除部分误匹配点,增强了基础矩阵的鲁棒性.实际图像的实验验证了改进算法的准确性和实时性,对于重复纹理及旋转图像的匹配效果显著.
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