针对目前主流鲁棒估计算法匹配精确率较低、速度无法满足实时性场景等问题,提出了一种基于网格运动统计(GMS)的改进方法。首先结合图像熵提出一种自适应阈值函数实现特征点全局分布;其次对网格评分模型优化为快速4-邻域网格模型,减少了计算时间。实验结果显示,论文算法在保持较高的匹配正确率的同时,较原算法在运行时间上平均降低了20%～28%,在旋转、尺度、光照等变化时具有很强的鲁棒性。
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