【摘 要】
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全景图拼接是将具有共同部分的多幅图像进行组合,实现一幅全景图的过程。针对基于传统SIFT（scaleinvariant feature transform）算法全景拼接中的特征点匹配计算消耗时间过长和
【基金项目】
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国家自然科学基金(61472196);山东省自然科学基金(ZR2015FM012资助项目
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全景图拼接是将具有共同部分的多幅图像进行组合,实现一幅全景图的过程。针对基于传统SIFT（scaleinvariant feature transform）算法全景拼接中的特征点匹配计算消耗时间过长和存在冗余错误的不足提出了改进。其中,传统算法的特征点匹配计算是基于KD-tree算法的树结构,由近及远地逐个查找并计算特征点的匹配度;改进后的最近邻搜索算法（best-bin-first,BBF）是先根据每个特征点的多维度分量特性对其进行优先级排序,查询时总是从优先级高的开始,来提高匹配计算效率。冗余错误问题
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