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摘要
视觉导航领域已有的影像特征点匹配算法主要基于描述子的相似性度量，由于需要大量特征点且缺少对影像整体特征的考虑，影像匹配的实时性和可靠性受到影响。为此，提出一种基于聚类分析的影像特征点整体匹配算法。该算法对特征点集进行基于距离的聚类分析筛选出具有代表性且重复率较高的特征点，参考特征点分布情况将目标影像和待匹配影像剖分为4个区域，从每个区域随机选取两个特征点计算基本矩阵，基于核线约束和位置约束进行特征点的整体匹配并依据特征点间的几何相似性对匹配结果进行检核。选取慕尼黑工业大学彩色-深度数据集、无人机、移动机器人拍摄的影像进行影像匹配试验，结果表明，提出算法匹配正确率高达到97.1%，平均匹配时间小于25 ms，可以满足实时匹配的要求。
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单位信息工程大学地理空间信息学院
