1.算法概述

这些匹配点通常是基于描述符相似性创建的。为了实现这一目标，现有的尝试通常涉及在几何约束下估计图像变换，其中需要预定义的变换模型。这严重限制了适用性，因为转换可能因不同的数据而异，并且在许多实际任务中很复杂且难以建模。从一个新颖的角度，本文将特征匹配转化为具有异常值的空间聚类问题。主要思想是将假定的匹配自适应地聚类为几个运动一致的聚类以及一个异常值/失配聚类。为了实现空间聚类，我们在特征匹配的背景下定制了经典的基于密度的应用程序空间聚类方法（DBSCAN），这使我们的方法能够实现准线性时间复杂度。我们还设计了一种迭代聚类策略，以在数据严重退化的情况下提高匹配性能。

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