【摘 要】
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为了提高图像特征点匹配的速度和准确性，提出基于RANSAC算法的极线约束特征匹配算法。首先，将特征点进行规范化处理，并拟选取八个特征点对，利用RANSAC方法计算出包含内点最多的基础矩阵，并优化基础矩阵；接着，求取极线方程，通过最小对极距离准则来寻找准确的匹配点，若匹配点和待匹配点到对应的极线距离小于阈值，且两距离之最小，该点保留，否则删除。最后，从匹配率、误匹配率两方面来分析提出的算法性能，并从
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为了提高图像特征点匹配的速度和准确性，提出基于RANSAC算法的极线约束特征匹配算法。首先，将特征点进行规范化处理，并拟选取八个特征点对，利用RANSAC方法计算出包含内点最多的基础矩阵，并优化基础矩阵；接着，求取极线方程，通过最小对极距离准则来寻找准确的匹配点，若匹配点和待匹配点到对应的极线距离小于阈值，且两距离之最小，该点保留，否则删除。最后，从匹配率、误匹配率两方面来分析提出的算法性能，并从计算准确性和适应性方面验证算法。实验结果表明，该方法的正确匹配率为98.18%，距离的平均相对误差为0.
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