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针对传统图像描述方法在图像对变化复杂时特征点配准精度低，且传统 RANSAC算法计算稳定性差的问题，提出一种结合改进 AKAZE特征与 RANSAC算法的图像拼接算法。利用 AKAZE算法构造非线性尺度空间提取图像特征点，采用卷积神经网络描述符生成128维特征向量描述图像特征点，通过精简特征点并在迭代中设定嵌套阈值改进 RANSAC算法得到最优变换矩阵模型，结合最佳缝合线算法和多频段融合算法对变换后的图像进行拼接。实验结果表明，和传统 AKAZE算法相比，该算法在图像对的视角差异和光照差异较大时，配准精度分别提高12.60和6.99个百分点，改进后的 RANSAC算法计算时间较改进前缩短4，17ms，图像拼接精度更高。
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