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RegisterBasedOnHarrisCorner.ra
- 基于角点检测的图像匹配算法,用Harris作为角点检测，然后根据几何特点进行配准,Corner detection based on image matching algorithm, with Harris as the corner detection, and then according to the geometric characteristics of alignment
lubangxingdetuxiangpinjie
- 图像拼接的核心是图像的配准.提出一种准确、高效的图像拼接方法:利用Harris角点检测算子提取相邻图 像的特征点,通过Euclid度量改进熵变换的算法,进行特征点匹配,并通过最小均值二乘估计求解相邻图像的变换 矩阵,以此实现宽视角图像的拼接.实验结果表明:所给出的算法能够实现场景图像的精确匹配. -Image mosaic is the core of image registration. Make an accurate and efficient method of image
DetectHarris
- harris算法角点提取，用以提取灰度图像的特征点，是图像配准的关键技术-harris corner detection algorithm for gray image of the feature point extraction, image registration is the key technology
imageregistration
- 先用Harris算子进行角点检测，再进行图像配准。-Image registration
studyharris
- 角点是图像的重要局部特征,通过处理图像的角点可大大减少图像处 理过程中的计算量.角点检测在图像特征提取、图像配准、超分辨率重建等方面都有 重要的应用 根据实现方法不同可将角点检测的方法分为三大类.指出角点检测技术 的研究和发展方向. -study harris
Voting-strategy
- 本文提出了一种由粗到细的图像配准方法。该方法首先由多尺度Harris角点检测 算法提取出参考图像和目标图像的特征角点-This paper presents a coarse-to-fine image registration methods. In this method, the multi-scale Harris corner detection algorithm to extract the reference image and the target image featur
0301
- 图像配准和拼接，肯定可以使用。。。harris+ransac-Image registration and stitching, they can definitely use. . .
Moravec-Harris
- 角点是图像中的重要特征,在图像配准与匹配、运动分析、目标识别、目标跟踪等领域中均得到了广泛的应用。 Moravec和Harris算法是计算机视觉领域中应用比较广泛的角点检测方法。介绍了Moravec和Harris及其改进等四种常 用的角点检测算法的实现原理及其特点,并对这四种方法进行了分析、比较,给出了它们的效率性能评价。然后通过实验 研究了它们在角点检测的速度、正确率和抗噪性等方面的差异,探讨了各种算法的优势和缺陷。最后,文章指出了角点检 测技术的研究与发展方向。 -Cor
Cornerextraction
- 图像harris方法的角点提取，用于基于点模式的点匹配和图像配准-corner extraction using harris
Angle-point-image-registration
- 针对多幅图像之间的图像配准问题，该文提出了一种新的图像自动配准算法。该算法应用Harris 角点检测方法获得角点信息。在匹配过程中。采用圆形区域和双向相关系数法进行相似性度量。采用圆 形区域，很好的解决了旋转问题；采用双向相关系数法，更加保证了匹配的精确度，减少误匹配率。初步 实验结果表明：该方法可以高效短时地实现图像间的自动配准。-Image registration problem between multiple images of the paper, a new autom
Harris
- 构建了一种新的Harris多尺度角点检测算法,角点的图像配准算法的配准精度-Construction of a new multi-scale Harris corner detection algorithm, corner of the image registration algorithm for registration accuracy
harris
- 基于harris角点检测的图像配准方法，角点作为图像上的特征点,包含有重要的信息。-Image registration method based on harris corner detection, corner as feature points on the image, contains important information.
image-stitch
- 基于Harris的图像配准，实现了拼接！-image registration!
Harris_cornerdetect
- 图像角点检测 基于Harris 检测出角点之后可用于图像配准-After Harris corner detection image detected corner can be used for image registration based on
harris
- 使用特征点来代表图像的内容，运动目标跟踪，物体识别，图像配准，全景图像拼接，三维重建-The use of feature points to represent the content of the image, moving object tracking, object recognition, image registration, image mosaics, 3D reconstruction
matching
- 本文主要致力于图像配准和拼接算法的研究，一方面以Harris算法为基础，提出了一种基于圆形邻域增强的角点配准算法，而另一方面则根据图像配准精度需求及庞大图像规模，将图像的拼接算法改进，提出基于尺度不变特征一种的图像拼接算法。-The thesis focuses on image registration and stitching algorithm, on the one hand to the Harris algorithm, proposed corner registration a
Harris
- harris角点检测+ncc配准，另还有一篇关于harris角点检测并实现图像配准的论文，论文附录里有相应的MATLAB程序-Registration of Harris corner detection+ncc, there is another one on the Harris corner detection and realize image registration papers, there is a corresponding MATLAB program in the appe
image-mosaic.doc
- 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
Harris
- 基于Harris多尺度角点检测的图像配准新算法,适合图像处理的朋友-Multi-scale Harris corner detection of image registration based on a new algorithm
harris
- 利用harris算子实现图像角点检测和配准(Using harris to achieve image registration)