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針對現有的基于局部特征的圖像匹配算法對光照變化敏感、匹配正確率低等問題，提出一種具有光照魯棒性的圖像匹配算法。首先使用實時對比保留去色（RTCP）算法灰度化圖像，然后利用對比拉伸函數模擬不同光照變換對圖像的影響從而提取抗光照變換特征點，最后采用局部強度順序模式建立特征點描述符，根據待匹配圖像局部特征點描述符的歐氏距離判斷是否為成對匹配點。在公開數據集上，所提算法與尺度不變特征變換（SIFT）算法、加速魯棒特征（SURF）算法、“風”（KAZE）算法和ORB算法在匹配速度和匹配正確率上進行了對比實驗。實驗結果表明：隨著圖像亮度差異的增加，SIFT算法、SURF算法、“風”（KAZE）算法和ORB算法匹配正確率下降迅速，所提算法下降緩慢并且正確率均高于80%；所提算法特征點檢測較慢和描述符維數較高，平均耗時為23. 47 s，匹配速度不及另外四種算法，但匹配質量卻遠超過它們。對實時性要求不高的系統中，所提算法可以克服光照變化對圖像匹配造成的影響。
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