【摘 要】
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针对目前SIFT算法在特征匹配过程中出现的搜索范围广、处理数据量大、速度慢的问题，提出一种基于区域分块思想的新型SIFT匹配法。首先将待匹配图像进行双边二分区域分块处理；其
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针对目前SIFT算法在特征匹配过程中出现的搜索范围广、处理数据量大、速度慢的问题，提出一种基于区域分块思想的新型SIFT匹配法。首先将待匹配图像进行双边二分区域分块处理；其次采用投票机制方式选取可信匹配子块，缩小原始匹配区域空间；随后结合SIFT算法提取可信匹配子块的特征点，并进行初步匹配；最后结合双向RANSAC算法去除伪匹配点对，提高匹配的准确率。实验结果表明：基于区域分块的改进SIFT算法比标准SIFT算法具有更强的实时性和鲁棒性，在实际图像匹配中具有一定的应用价值。
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