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特征点匹配是图像检索和拼接的关键,针对传统的粗匹配点提纯算法随机抽样一致性RANSAC(Random Sample Consensus)存在计算量大、效率低、不能匹配多个目标及结果不确定等不足,提出基于偏移空间局部一致性验证的匹配点提纯算法。该方法把初始匹配点转换到偏移空间,根据其在偏移空间的分布提纯多个目标的匹配点组。实验结果表明,算法在不改变匹配精度的前提下,很好地解决了RANSAC存在的不足和局限性。