【摘 要】
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为了解决经典的特征点匹配算法尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform,SIFT)算法采用比率测试得到的匹配特征点集中存在大量误匹配,且对数量和准确度无法兼顾
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为了解决经典的特征点匹配算法尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform,SIFT)算法采用比率测试得到的匹配特征点集中存在大量误匹配,且对数量和准确度无法兼顾的情况,提出了基于特征点局部特征值剔除误匹配特征点算法。该算法以高阈值比率测试得到的结果为粗剔除匹配点集,基于三角形相似性原理,从该特征点集中筛选出3个匹配正确的特征点对,利用其分别在基准图像和实测图像中构建局部直角坐标系,根据匹配的特征点对在相似局部坐标系下局部特征值的相似度剔除误匹配特征点,实现精剔除。实
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