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針對現(xiàn)有的基于局部特征的圖像匹配算法對光照變化敏感、匹配正確率低等問題，提出一種具有光照魯棒性的圖像匹配算法。首先使用實時對比保留去色（RTCP）算法灰度化圖像，然后利用對比拉伸函數(shù)模擬不同光照變換對圖像的影響從而提取抗光照變換特征點，最后采用局部強(qiáng)度順序模式建立特征點描述符，根據(jù)待匹配圖像局部特征點描述符的歐氏距離判斷是否為成對匹配點。在公開數(shù)據(jù)集上，所提算法與尺度不變特征變換（SIFT）算法、加速魯棒特征（SURF）算法、“風(fēng)”（KAZE）算法和ORB算法在匹配速度和匹配正確率上進(jìn)行了對比實驗。實驗結(jié)果表明：隨著圖像亮度差異的增加，SIFT算法、SURF算法、“風(fēng)”（KAZE）算法和ORB算法匹配正確率下降迅速，所提算法下降緩慢并且正確率均高于80%；所提算法特征點檢測較慢和描述符維數(shù)較高，平均耗時為23. 47 s，匹配速度不及另外四種算法，但匹配質(zhì)量卻遠(yuǎn)超過它們。對實時性要求不高的系統(tǒng)中，所提算法可以克服光照變化對圖像匹配造成的影響。
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