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摘要
提出了一种局部特征点对称约束的图像拼接增强方法，首先根据相机内外参数矩阵，计算出特征点的正向局部约束区域，得到正向匹配点对集合。然后再进行逆向局部约束区域的计算，得到逆向匹配点对集合。找出正向与逆向匹配点对集合中的交集，得到满足对称约束条件的最终正确匹配点对集合。将此增强方法结合到现有先进拼接模型学习算法上，求解得到最优图像变换，最终根据图像变换模型得到拼接图像。本文方法有效克服了现有算法学习不同模型时需要手动调整RANSAC算法阈值的问题，从而降低了算法的参数敏感性。实验结果表明，该方法从定性与定量上均优于现有拼接算法的性能。
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