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摘要
对于含有重复模式较多、低重叠区域的图像,特征匹配时会存在离群点较多及伪同构等问题,从而影响匹配的精度.为了提高匹配算法的精度和鲁棒性,本文提出了一种基于多尺度局部结构相似性的特征点匹配算法(MLSS).首先定义局部结构相似性度量方法,即多尺度近邻结构相似性及多尺度局部拓扑结构相似性.基于局部结构相似性,构造特征匹配模型,并采用确定性退火思想去除离群点,实现特征点集的精确和快速的匹配.使用Daisy数据集、VGG数据集和航空遥感数据集中的22组典型数据对算法的性能进行验证,匹配结果显示,该算法的精度和鲁棒性优于其他四种经典的特征匹配方法.
- 出版日期2023
- 单位辽宁师范大学; 大连外国语大学
