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针对图像在发生变化时特征点匹配准确率较低的问题, 提出一种基于感知Hash和极线约束的改进AKAZE（accelerated-KAZE）算法. 该算法将特征点匹配分为粗匹配和精匹配两个阶段, 粗匹配阶段利用特征点的最近邻次近邻比值和感知Hash算法进行匹配点对的筛选； 精匹配阶段使用随机抽样一致算法和极线约束进一步筛选匹配点对. 仿真实验结果表明, 与进行随机抽样一致算法剔除误匹配点对后的原算法相比, 特征点匹配准确率仍平均提高12.9%, 速度仅慢2.4%, 可在保证算法效率的前提下有效提升图像发生变化时匹配点对的准确率. 相似文献
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