摘要：针对传统的随机抽样一致性算法在精确匹配中计算量大、效率低等问题,提出了一种结合改进粒子群算法的RANSAC精确匹配算法。首先,利用微分流形中单位分解的知识将图像分成几个部分。其次,利用改进粒子群算法选择最佳叶节点进行模型参数估算。最后,保留N个最佳叶节点,返回最优模型,统计几个局部的精确匹配点。通过仿真实验与传统的RANSAC和GASAC进行比较发现,结合改进粒子群算法的RANSAC精确匹配方法,在匹配准确率和结果不稳定等方面有很大的提升,减少了错误匹配点数。

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