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針對傳統圖像描述方法在圖像對變化復雜時特征點配準精度低，且傳統 RANSAC算法計算穩定性差的問題，提出一種結合改進 AKAZE特征與 RANSAC算法的圖像拼接算法。利用 AKAZE算法構造非線性尺度空間提取圖像特征點，采用卷積神經網絡描述符生成128維特征向量描述圖像特征點，通過精簡特征點并在迭代中設定嵌套閾值改進 RANSAC算法得到最優變換矩陣模型，結合最佳縫合線算法和多頻段融合算法對變換后的圖像進行拼接。實驗結果表明，和傳統 AKAZE算法相比，該算法在圖像對的視角差異和光照差異較大時，配準精度分別提高12.60和6.99個百分點，改進后的 RANSAC算法計算時間較改進前縮短4，17ms，圖像拼接精度更高。
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