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图像匹配中KNN与RANSAC相结合的改进算法

2021-11-24分类号:TP391.41;TP18

【作者】廖武忠  
【部门】重庆工程学院软件学院  
【摘要】文章提出一种将KNN与RANSAC相结合的改进算法。通过获取最近邻与次近邻值并根据双向匹配原则,设计匹配不相关性的衡量因子,对KNN算法进行了改进;对RANSAC算法的代价函数和抽样规则进行了改进;最后将两种算法相结合,实现了速度快、自适应强,匹配精确的匹配算法。实验数据表明,该算法鲁棒性较强,自适应性较高,匹配速度较快。
【关键词】图像匹配  K最近邻算法  RANSAC算法  SURF算法  自适应性
【基金】重庆市教委科学技术研究项目(KJQN201801906)
【所属期刊栏目】实验技术与管理
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