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針對(duì)傳統(tǒng)圖像描述方法在圖像對(duì)變化復(fù)雜時(shí)特征點(diǎn)配準(zhǔn)精度低，且傳統(tǒng) RANSAC算法計(jì)算穩(wěn)定性差的問(wèn)題，提出一種結(jié)合改進(jìn) AKAZE特征與 RANSAC算法的圖像拼接算法。利用 AKAZE算法構(gòu)造非線性尺度空間提取圖像特征點(diǎn)，采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)描述符生成128維特征向量描述圖像特征點(diǎn)，通過(guò)精簡(jiǎn)特征點(diǎn)并在迭代中設(shè)定嵌套閾值改進(jìn) RANSAC算法得到最優(yōu)變換矩陣模型，結(jié)合最佳縫合線算法和多頻段融合算法對(duì)變換后的圖像進(jìn)行拼接。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，和傳統(tǒng) AKAZE算法相比，該算法在圖像對(duì)的視角差異和光照差異較大時(shí)，配準(zhǔn)精度分別提高12.60和6.99個(gè)百分點(diǎn)，改進(jìn)后的 RANSAC算法計(jì)算時(shí)間較改進(jìn)前縮短4，17ms，圖像拼接精度更高。
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