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摘要
遥感影像特征匹配中，仅采用特征描述符相似性度量导致存在大量的外点，需对初始匹配结果进行可靠外点去除，提升特征匹配及变换参数估计的准确性。针对该问题，提出了一种拓扑结构引导的简单有效的遥感影像特征匹配外点去除算法。首先，充分挖掘匹配点对的潜在拓扑几何约束关系，设计了局部及全局外点过滤策略。利用对应点对邻域一致性，即正确匹配点对的邻域点对满足集中对应，通过一次局部过滤，剔除所有不满足该条件的外点。进而，通过随机采样假设验证，利用空间顺序约束及仿射面积比约束进行全局过滤。然后，利用局部优化策略对获得的最大一致内点集合进行修正，实现对几何变换参数的准确估计和可靠的外点去除。最后，采用空间网格划分方法进行模型细化与匹配点对增量，进一步提升了遥感影像匹配性能。实验结果证明，与7种主流外点去除方法（NBCS、LPM、LLT、VFC、GMT、SOCBV、RANSAC）相比，所提算法性能更优，尤其对于复杂条件包括低内点率、较大尺度及视点变化等情况，可以获得更加稳定的匹配精度。
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单位湖北工业大学; 武昌首义学院; 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室
