【摘 要】
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针对基于加速鲁棒特征（SURF）的图像配准算法的配准精度易受重复特征干扰的影响这一问题,提出一种基于SURF的抗重复特征干扰的图像配准方法。使用SURF算法提取图像特征点;针对重
【基金项目】
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江苏省产学研前瞻性联合研究基金项目(BY2012027);江苏省六大人才高峰高层次人才基金项目(JXQC-139-132)
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针对基于加速鲁棒特征（SURF）的图像配准算法的配准精度易受重复特征干扰的影响这一问题,提出一种基于SURF的抗重复特征干扰的图像配准方法。使用SURF算法提取图像特征点;针对重复特征干扰,提出一种特征点分类匹配方法以取代传统的全局匹配,在不显著增加计算量的情况下有效的降低误配率;使用随机抽样一致（RANSAC）算法进一步筛除误配,并计算出图像转化矩阵以完成配准。实验结果表明,该方法能有效抑制实验图像中严重的重复特征干扰,并获得较高的配准精度。
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