【摘 要】
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在使用点特征进行图像匹配的过程中，初始提取的特征点的数量和质量决定了最终的匹配速度和匹配精度。针对这一特点，本文提出对初始提取的特征点集首先进行动态的分块归并优化，然
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在使用点特征进行图像匹配的过程中，初始提取的特征点的数量和质量决定了最终的匹配速度和匹配精度。针对这一特点，本文提出对初始提取的特征点集首先进行动态的分块归并优化，然后使用改进的分层投影匹配算法对图像进行粗匹配，最后通过极线约束得到鲁棒的匹配结果。实验表明，本方法在对纹理丰富、尺寸较大的图像进行匹配时，大大提高了运算的速度，同时又保持了匹配的精度。
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