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图像匹配是计算机视觉领域中的一个重要的问题.针对基于图结构模型的图像匹配方法,研究了图模型框架的建立方法以及二阶约束和高阶约束下的图匹配算法框架.为了克服传统的求驻点的优化方法易陷入局部最优解的不足,采用蚁群算法优化目标函数,提出一种基于蚁群算法的高阶图匹配方法.该算法使用张量值计算启发因子提供先验知识,然后根据启发因子和信息素计算转移概率,最后利用搜索到的解对信息素进行局部更新和全局更新.实验表明,该算法能获得比较高的匹配精度,并且在形变噪声、外点和视角变化等因素的干扰下仍具有很强的鲁棒性.