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首先對KAZE算法進(jìn)行了研究，針對KAZE算法對在有明顯光照變化的場(chǎng)合下圖像匹配率降低的問(wèn)題，提出了一種對光照魯棒的改進(jìn)KAZE算法。該算法首先用AOS算法構建非線(xiàn)性尺度空間，在非線(xiàn)性尺度空間內通過(guò)計算Hessian矩陣的局部極大值來(lái)檢測圖像的特征點(diǎn)，并通過(guò)將一階Harr小波響應進(jìn)行高斯加權運算從而確定其主方向，然后建立一種具有局部不變性的測量坐標，在該測量坐標下，構建對光照變化敏感性較低的二階梯度特征作為描述符，并生成一種新的64維描述子進(jìn)行匹配，分別對過(guò)度曝光、曝光不足和非均勻光照減弱場(chǎng)景下的多組實(shí)驗圖像進(jìn)行匹配實(shí)驗，結果表明，和原KAZE算法相比較，改進(jìn)算法在三種場(chǎng)景下的匹配率分別提高了10%、8.1%、9.2%,，表現出了更好的魯棒性，在圖像拼接、三維重建等領(lǐng)域具有一定的應用價(jià)值。