改進FAST特征點支持下的實時影像地標匹配算法
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針對圖像匹配技術中匹配時間與匹配精度不能同時滿足要求的問題，提出一種基于特征點匹配的方法，利用隨機森林分類器實現地標的匹配，將匹配問題轉化為簡單的分類問題，大大簡化了計算過程，保證影像匹配實時性；采用FAST特征點表示影像地標，利用高斯金字塔結構以及仿射增強策略改進FAST特征點的尺度和仿射不變性，提升影像地標匹配率。將實驗結果與尺度不變特征變換（ SIFT）算法和加速魯棒性（SURF）算法進行比較。實驗結果表明在尺度變化、發生遮擋以及旋轉情況下，匹配率能達到90%左右，保持與SIFT算法和SURF算法相近的匹配率，并且匹配時間相較其他兩種算法減少了一個數量級，能有效地對影像地標進行匹配，匹配時間也滿足實時影像地標匹配要求。
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