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摘要
图像特征匹配是机器视觉处理技术的关键环节。在图像特征匹配中，需要根据检测到的特征点及其相应的特征描述子进行特征点匹配。在众多匹配方法中，传统随机抽样一致性(RANSAC)算法因为能利用随机抽样从样本集中剔除误匹配点，再对单应性矩阵进行估计，而获得了广泛的应用，但其模型参数估计依然存在精度不高和效率较低的问题。本文用基于先验概率抽样的方法代替随机抽样方法，同时，使用二次匹配代替正向匹配来计算重投影误差，使用标准测试图集进行实验。实验结果表明：单应性矩阵的估计精度和效率分别提升了48.42%和53.57%。
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