【摘 要】
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特征匹配是图像拼接中的关键步骤之一,基于最邻近与次邻近欧氏距离比值的匹配算法往往存在大量的误匹配,好的筛选算法可以降低误匹配率提高处理效率,因此对于此类算法的研究
【机 构】
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中国科学院大学,中国科学院沈阳计算技术研究所,沈阳市环境监测中心站,东北大学计算机科学与工程学院,沈阳市第三十一中学
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特征匹配是图像拼接中的关键步骤之一,基于最邻近与次邻近欧氏距离比值的匹配算法往往存在大量的误匹配,好的筛选算法可以降低误匹配率提高处理效率,因此对于此类算法的研究具有重要意义.早期的RANSAC算法是一种被广泛使用筛选算法,但其存在迭代次数不确定,对BA过程不友好等缺陷.本文提出了一种全新的基于局部聚类思想的匹配筛选算法(LCMF).利用sURF和ORB提取特征点,使用最邻近算法进行匹配,之后利用LcMF算法进行筛选,实验表明,在使用ORB特征提取时,该算法可以获得较好的筛选效果.
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