常用的特征点匹配算法通常设置严苛的阈值以剔除错误匹配,但这样也会导致过多的正确匹配被删除。针对这一问题,提出了一种采用双约束的特征点匹配方法。首先,在局部上统计特征点匹配数量,运用网格对应的方法过滤部分错误匹配;然后,在全局上运用RANSAC方法计算基础矩阵,通过极线约束对匹配进行再一次筛选。实验表明,相比于传统的匹配算法,该算法能在不增加算法运行时间的前提下,获得更高数量和更高质量的匹配集合。
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