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摘要： 针对影像粗匹配后的同名点对匹配不准的问题，提出了一种序列窗口下融合最小二乘和相位相关的影像匹配纠正算法。该方法是在已有粗匹配的基础上进行，首先使用最小二乘对粗匹配结果进行处理，并选取一系列大小变化的影像窗口分别进行最小二乘匹配，得出匹配结果并计算每个匹配窗口的相关系数值。然后选用大小序列变化的影像窗口分别进行相位相关匹配，同时记录匹配结果并计算每个匹配窗口的相关系数值，以相关系数的大小作为衡量同名匹配正确与否的指标，选择相关系数最大的窗口下的匹配结果作为最终的结果。以山西山地区域的无人机影像作为实验基础数据，得出序列窗口下融合最小二乘和相位相关的影像匹配纠正算法能够显著提高粗匹配结果的精度，达到精匹配的目的。 关键词： 影像匹配;  最小二乘匹配;  相关系数;  相位相关匹配     Abstract: In order to solve the problem of in-corrected results for preliminary matching. This study proposed an image matching correction algorithm which combines least squares and phase correlation. The method is based on the existing preliminary matching. First, the preliminary matching results are processed using least squares, and a series of image windows in different size are selected to carry out the least squares matching, such that the matching results are obtained and the correlation coefficients of each matching window are calculated. Then, the phase correlation matching are carried out using image windows with different sizes so as to record the matching results. At the same time, the correlation coefficients are calculated. In order to verify the algorithm, the Unmanned Aerial Vehicle (UAV) images in the Shanxi mountain area are selected ad the experimental data. After experiments, it is concluded that the image matching correction algorithm combined least square and phase correlation in window series can significantly improve the precision of preliminary matching results so as to achieve the matching refinements.

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