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matlab 实现图像匹配
- 可以快速实现两幅图像的匹配
一种基于区域匹配的图像拼接算法
- 本文提出了一种基于区域匹配的图像拼接算法, 将一幅图像分别从左上、 左下、 右上、 右下四个方位逼近另一幅图像,并在其上作水平平移, 对两幅图像的重叠区域进行相关度计算, 以获得最佳匹配点,实现拼接操作。该算法的有效性及精准性得到验证,结果令人满意。
基于图像SIFT 特征的图像检索方法
- 基于SIFT特征提取,本文提出了一种多尺度的图像检索算法,将一幅图像转化为多个特征的集合,再通过计算两幅图像特征向量间的欧氏距离进行比较得出结果进而实现图像检索功能。实验结果说明该算法具有尺度、平移、旋转不变性,可以进行良好应用。
imagemosic
- 针对基于图像特征点的配准方法中对应特征对难以准确提取的问题,提出一种基于兴趣 点匹配的图像自动拼接方法。该方法首先利用Harris角检测器提取两幅图像中的兴趣点,并在此基 础上采用比较最大值法提取出对应兴趣点特征对,最后利用这些匹配特征对来实现图像的拼接。实 验结果表明,这种方法能有效地去除伪匹配特征对的干扰,同时降低了误匹配的概率-Feature points for image-based registration method of the corresponding char
MutuaInformationandinterestpoints
- 提出了一种优化的图像配准算法。首先把图像中的兴趣点及其角度信息提取出来，利用互信息准则，得到需要的配对点，得到两幅或多幅图像的拼接自然的完整图像, 实验表明，该算法是有效的。-An optimized image registration algorithm. First of all, the image of interest points and their point of view of information extracted, using the criteria of mutu
BaseAutopanoramareserch
- 别对两幅图像提取广义特征点后， 利用基于根均方误差和交叉相关的两级匹配算法完成同名控制点的建立。并以局部加权直线拟合方法来校正图像 的几何畸变。最后建立两幅图像之间的函数映射关系，完成图像的配准。实验结果证明了该方法的有效性。-Do the two images extracted generalized characteristic point, the root mean square error-based and cross-correlation of the two cont
multi_picture
- 这里给出几幅多聚焦图像，为大家做图像融合处理，一共两组图像-Here are the pieces of multi-focus image, for everyone to do image fusion, a total of two sets of images
sift-introduction
- SIFT特征匹配算法是目前国内外特征点匹配研究领域的热点与难点，其匹配能力较强，可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题，甚至在某种程度上对任意角度拍摄的图像也具备较为稳定的特征匹配能力。该算法目前外文资料较多，但中文方面的介绍较少.-SIFT feature matching algorithm is at home and abroad feature points matching hot area of research and diffi
matlab_piosson
- 图像融合，基于piosson方程的方法，此方法在可以与两幅图的融合，-Fusion, based piosson equation method, this method can be used with two Fig fusion
TPAMI_matching_demo
- 实现两幅图像的匹配，该方法匹配两幅图像非常有效-To achieve the matching of two imagesThe method of matching two images is very effective，
3D-Reconstruction
- 基于多幅图像序列的三维重建技术，以两幅图像的三维重建算法为基础，采用由运动 中恢复校准的结构方法，在已知摄像机参数的情况下，利用KLT特征点跟踪算法，实现了多 幅图像的三维重建，并利用集束调整优化了重建结果．-We presented a three dimensional reconstmction method based on image sequence of multiple images． Under the condition of the known camem pa
Multi-Image Blind Deblurring
- Multi-Image Blind Deblurring，本文用了两幅图像进行去模糊处理，两幅图像的模糊核也不一样，用到贾佳亚的鲁棒去模糊算法
jisuanPSNR
- 两幅图像的质量比较用峰值信噪比来表示，满足各种不同需求-Quality comparison of two images to represent the peak signal to noise ratio, to meet the diverse needs of
int-Huffman.docx
- 根据BMP图像的特点提出了基于Huffman编码的压缩方法分别采用RGB统一编码和RGB分别编码两种方式对图像进 行压缩和解压程序设计然后对多幅图像进行了压缩和解压实验最后对实验结果进行了相关的分析-Joint Optimization of Run-Length Coding, Huffman Coding, and Quantization Table With Complete Baseline JPEG Decoder Compatibility
Matlab
- nonmaxsup——非最大值抑制 hysthresh——设定阈值区间，返回一个二值化图像 canny——边缘探测，图像边缘增强 adjgamma——调整图像的伽马值 findline——利用线性Hough变换和Canny边缘探测得到的线上各点的坐标 circlecoords——返回由圆的半径和圆心坐标决定的圆上各点像素的坐标 houghcircle——取一幅经过canny变换的图像，利用hough变换找到图像中的一个圆 findcircle——计算所得线上各点
Image-merge
- 实现两幅图像的合并zipMerge(Mat inImg1,Mat inImg2,Mat outImg)-two image nerge
Interactive---image-segmentation
- 本文提出的超像素渐进合并算法应用了图论的基本框架：一幅图像被映 射成一个加权的无向图，其中超像素被当作图中的顶点，而相邻超像素之间通过边 相连，由超像素间的相似度计算出相应边的权值，通过排序每次合并权值最小的两 个超像素。-Shot into a weighted undirected graph, including super pixels as the vertices in the graph, and the adjacent pixels by boundary betw
SIFT
- SIFT是由UBC（university of British Column）的教授David Lowe 于1999年提出， 并在2004年得以完善的一种检测图像关键点（key points , 或者称为图像的interest points(兴趣点) )， 并对关键点提取其局部尺度不变特征的描绘子， 采用这个描绘子进行用于对两幅相关的图像进行匹配（matching）。 目前， SIFT可以说是所有图像局部特征描述特征子 中最火的一个了。-SIFT was developed by David L
PSNR_NC
- 本MATLAB代码计算了两幅图像的相关系数和峰值信噪比-The correlation coefficient and peak signal to noise ratio (SNR) of two images are calculated
加权图像融合算法程序 MATLAB编写 - 副本
- 一种图像融合算法，加权平均，实现两幅图像的融合(An image fusion algorithm, weighted average, to achieve the fusion of two images)