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摘要
针对无人机影像匹配容易出现匹配速率低、鲁棒性差的问题，提出一种改进AKAZE(accelerate-KAZE)算法的快速图像匹配方法。首先，在特征提取阶段，使用AKAZE算法对非线性尺度空间进行构建，采用fast retina keypoint(FREAK)描述符对特征点进行有效描述；之后，利用基于网格的运动估计（GMS）方法对所获得特征点进行预匹配，并进行鲁棒性优良的区分；最后，在随机抽样一致性（RANSAC）算法的基础上对匹配结果进行进一步筛选。为了验证所提方法的有效性，使用Oxford标准图像数据集和RSSCN7遥感图像数据集进行实验，对所提方法与改进AKAZE、ORB、KAZE、SIFT+FREAK算法进行对比，确保所提方法在保持较高准确率的同时能够实现快速的图像配准。在图像光照变化、模糊变换及压缩变换下，所提方法能够保持较好的鲁棒性，可以满足无人机影像实时匹配的需求。
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