《表3 图6中不同算法的匹配量化结果Tab.3 Matching quantization results of different algo-rithms in Fig.6》

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《基于区域自适应模型耦合向量约束的图像匹配算法》

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不同算法对缩放图像的匹配结果见图6。通过将图6中文献[18]方法的匹配结果（见图6c），与文献[19]方法的匹配结果（见图6d），以及文献[20]方法的匹配结果（见图6e）和文献[21]方法的匹配结果（见图6f），以及文献[22]方法的匹配结果（见图6g）和文中方法的匹配结果（见图6h）进行比较可见，文中方法的匹配结果中匹配点数最多。其中，文中算法的正确匹配数量为168个，错误匹配数量为5个，而文献[18]、文献[19]、文献[20]、文献[21]与文献[22]的正确匹配数量分别为141，159，161，163，165个，见表3。这说明文中图像匹配方法的鲁棒性较好，匹配正确度较高。因为文中方法构造了区域自适应模型以满足显著性区域与非显著区域特征点检测的不同需求，提高了算法的匹配准确率以及鲁棒性。同时文中还利用Hamming距离对特征点之间的相似度进行度量，实现特征点的准确匹配，进一步提高了算法的匹配准确度。