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一种适合降落序列影像的快速匹配方法星图像的应用越来越广泛。其落序列影像的匹配是遥感图像处理中的重要问题之一，尤其是在SURF邻搜索算法，提出一种快速匹配方法，通过实验验证了该方法的和较高的精度。本文的研究成果为降落序列影像的快速匹配提供轨道运行中连续拍摄的一系，其成像位置相近、视角和角度相似。降落序列影像的处理，是像处理中的重要领域，尤其在数字地图生成、城市规划、路网设域，降落序列影像的匹配精度要求较高，同时匹配时间也需要快满足实际应用的需要。因此，快速匹配降落序列影像的精确方法法。URFORB程中，一般使用最近邻搜索算法，通过计算两幅图像的每符之间的距离，选择最近邻描述符，进行匹配。最近邻搜索算法包括暴力搜索法和基于树的搜索法两种。但是，暴力搜索法计算量较大，。分研究使用哈希技术和空间变换来增强快速stANN非线性的变形。尽管这些方法在提高匹配速度方面有显著的优： 征描述符，并采用估计参数法寻找特征点的匹配对于角度和尺度的变形不变性。该算法关键在于通过创建哈希表实现大规模匹配的实时计算， (2)最近邻搜索算法实现匹配。使用基于kd树的暴力搜索方法实kd储在节点中；比较查询点和每个节点，并选择最近的节点作为当前候选k算验证RF序列影像的方法，其在匹配速度和匹配精度方面取得了较好的效SURF提高匹配速度，并保证较高的匹配精度。该方法为降落序列影像trecognitionfromlocalscaleinvariantfeaturesCProceedingsoftheSeventhIEEEInternationalConferenceonComputerVision,1999:1150-1157.TuytelaarsTVanGoolLSURFSpeededuprobustonderMLepetitVFuaPetalBriefBinaryrobustECCV778-792.oweDGFastapproximatenearestneighborswithautomaticalgorithmconfigurationJ].Visualanalytics:scienceandtechnology,2009:24-34.nAEHebertMUsingspinimagesforefficientobjectrecognitionincluttereddscenesCInte

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