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FREAK和改进的RANSAC算法在影像匹配中的应用

         

摘要

针对倾斜摄影中包含多个视角的影像而使匹配速度较慢的问题,提出了一种Speeded up ro-bust features(SURF)、Fast Retina Keypoint(FREAK)和改进的Random Sample Consensus(RANSAC)算法相结合的影像匹配算法.首先利用SURF算法提取出稳健的特征点,然后利用FREAK描述符对特征点进行描述,在影像匹配阶段首先进行预匹配,然后用改进的RANSAC算法剔除错误匹配点对.经实验比较分析后得出:该算法在效率和匹配精度上都有较好的鲁棒性.

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