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搜索资源 - RANSAC REGISTRATION
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ransac是常用的稳健计算机视觉的方法，可用于两幅影像的配准。本源代码用仿摄模型模拟两影像的几何变形，用ransac算法来剔除错误匹配点，得到最终的仿摄参数。-ransac is commonly used in computer vision of a stable, two images can be used for the registration. Imitating source code model perturbation two images of the geometric
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RANSAC算法及其消除错配应用,适用于图像方面的RANSAC配准，并带有示例以帮助理解-RANSAC algorithm and its application to eliminate the mismatch, the image area of the RANSAC for registration, and with examples to help understand
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可以在harris角点检测和ncc粗匹配之后实现精确准确的角点匹配，为下一步配准做准备-Can the Harris corner detection and NCC coarse matching after achieve precise accurate angular point matching, preparing for the next registration
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ransac是常用的稳健计算机视觉的方法，可用于两幅影像的配准.-RANSAC is a commonly used method of robust computer vision, two images can be used for registration.
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Image processing RANSAC registration
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RANSAC image registration software
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RANSAC image registration software
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RANSAC image registration software
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随机抽样一致算法RANSAC，在图像配准中可以用于去除不精确的匹配点。-Random sample consensus algorithm RANSAC, in the image registration can be used to remove inaccurate matching point.
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图像配准和拼接，肯定可以使用。。。harris+ransac-Image registration and stitching, they can definitely use. . .
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图像配准算法打包，包括很多经典的配准算法-Image registration algorithm，include many classical registration algorithm
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首先用 SURF 方法提取特
征点 其次用最近邻匹配法找出对应匹配点对 结合 RANSAC 和最小二乘法求出图像之间的映射关
系 最后利用所求的变换参数插值得到配准后的图像-First with SURF extracted feature points followed by the nearest neighbor matching method to find the corresponding matching points RANSAC and least squares me
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先用SUSAN算法对两幅图像进行角点检测，然后用NCC算法进行粗匹配，最后用RANSAC算法进行精确匹配-SUSAN algorithm first with two images on corner detection and coarse matching algorithm with NCC, and finally with RANSAC algorithm for exact match
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对两幅图像进行配准，分别提取两幅图像的surf特征点以及描述子，得到粗匹配结果，然后根据粗匹配结果，采用ransac方法计算基础矩阵，并去除误匹配点，得到较准确匹配结果-Two image registration, surf was extracted from the feature points in two images to get the coarse matching and descr iptor, then according to the results, the coars
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图像拼接(image mosaic)技术是将一组相互间重叠部分的图像序列进行空间匹配对准,经重采样合成后形成一幅包含各图像序列信息的宽视角场景的、完整的、高清晰的新图像的技术。图像拼接在摄影测量学、计算机视觉、遥感图像处理、医学图像分析、计算机图形学等领域有着广泛的应用价值。 一般来说,图像拼接的过程由图像获取,图像配准,图像合成三步骤组成,其中图像配准是整个图像拼接的基础。本文研究了两种图像配准算法:基于特征和基于变换域的图像配准算法。 在基于特征的配准算法的基础上,提出一种稳健的基于特征点的
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基于sift初匹配 ransac细匹配算法 十分实用-Based sift First match ransac very fine matching algorithm using
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用surf和ransac实现两幅图像配准(Registration of two images with surf and RANSAC)
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sift和surf特征点提取，然后进行配准，通过ransac进行提纯(Sift and surf feature points are extracted, then registered and purified by RANSAC)
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基于SURF算法实现图像特征提取与描述，使用RANSAC进行图像细配准(SURF algorithm was used to extract and describe image features, and RANSAC was used for image registration)
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