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影像匹配在模式识别、目标跟踪以及人工智能有着相当重要的作用。影像匹配的算法当前已经相当成熟,而消除误匹配,达到很高精度的匹配结果直接影响了算法的效果。本文正是从剔除误匹配方面着眼,引入了计算机视觉中经典的RANSAC算法,选用相对定向作为模型进行剔除误匹配。在航空影像上做了实验,剔除误匹配效果较为满意。 相似文献
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影像匹配在人工智能和计算机视觉等领域有着极为广泛的应用,其决定了影像目标识别跟踪、图像配准的质量。其中的基于SIFT特征的影像匹配算法,针对场景不同、尺度缩放、分辨率差异、光照亮度变化、影像模糊以及压缩等有很强的适应性,故而应用在当前很多匹配算法中。当由于其算法的特性,在一些应用中其匹配速度对硬件要求较高。本文从这一点出发,对SIFT算子予以改进,以保障匹配精度为前提,实现了算法效率的提高,并实验验证。 相似文献
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