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搜索资源 - image matching SIFT
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sift算法，能实现图像的精确匹配，效果非常好，我亲自试过，-Sift algorithm, can realize the precise image matching, the effect is very good, I personally tried, ha ha
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改进的sift图像匹配算法，sift即特征不变特征转换，是今年来研究比较多的图像特征匹配算法-Improved sift image matching algorithm, sift the characteristics of the same characteristics of the conversion is to study this year, a relatively large number of image feature matching algorithm
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图像识别 与匹配 适用于彩色图像匹配 匹配率高 速度快 -The image recognition and matching for color image matching
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图像匹配与识别 快速 匹配率高 需要用matlab 运行-Image matching and recognition fast matching rate need to run using matlab
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Describes an Open Source library used for the purpose of Image Matching using David G. Lowes SIFT algorithm.
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shift影像匹配算法程序，内带测试用途，效果还行，仅供参考-shift image matching algorithm within with test purposes, the effect is okay, for reference only
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基于尺度不变特征SIFT的图像配准程序，可实现图像的匹配-Image registration procedure based on scale invariant features SIFT image matching
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基于sift算法的图像匹配的matlab
程序-Based on the sift algorithm for image matching matlab program
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实用的基于sift算法的图像匹配的matlab程序-Practical sift algorithm-based image matching matlab program
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基于VC平台的sift算法 对于了解sift算法的实现很有帮助-a image matching method with sift
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特征提取代码，提取pca_sift特征，用于图像特征提取，图像配准或匹配，可供做这方面研究的同学参考。-feature extraction image matching
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图像拼接，通过sift匹配进行360度全景的图像拼接，采用拉普拉斯金字塔进行模糊-Image stitching, matching sift through a 360-degree panoramic image stitching, using fuzzy Laplacian pyramid
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图像匹配，可以实现目标图像的匹配，匹配出最相似的训练图片。-Image matching, the matching can achieve the target image, matching the most similar training images.
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利用Sift算法原理进行图像匹配点查找，实现图像的匹配-Sift algorithm using the principle of image matching points to find, for image matching
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sift图像匹配matlab仿真程序，实现sift图像匹配功能，并且效果卓越-sift image matching matlab simulation program
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使用sift算法对图像进行匹配处理实验，实验结果证明程序可靠。-The use of SIFT algorithm for image matching processing experiment, experimental results show that the program is reliable.
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sift改进代码，可用于图像匹配，目标识别与跟踪、3D重建-Sift improve code, can be used in image matching, target recognition and tracking, 3 d reconstruction
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首先对图像
进行高斯和 Wallis 滤波处理，然后采用简化 SIFT 算法进行特征点提取，最后通过特征点双向
匹配方法实现图像的精确匹配。通过对缺陷版图图像的试验验证了该方法具有匹配点数量
多、准确率高、无重复点等优点。-First of all Gaussian image filtering and Wallis and simplified SIFT feature point extraction algorithm, and finally through the fea
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针对
１２８
维
ＳＩＦＴ
特
征向量，采用距离匹配和余弦相似度匹配相结合的测度方法，利用特征点方向一致性进一步降低误匹配率
．
实验结
果表明：改进算法对图像的缩放、旋转、光照、噪声和小尺度的视角变换均有较好的匹配效果
．
与原算法相比，在保
证匹配点数和匹配时间的基础上，改进算法对旋转、缩放、噪声模糊和光照变换的误匹配率平均降低
１０％～２０％
，
对于小尺度的视角变换，误匹配率平均降低
５％．
-For 128-dimensi
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D.G lowe 的尺度不变特征转换算法（SIFT）在基于opencv和OpenGL的源码基础上增加了图像的保存功能。用于对图像的尺度不变特征的提取以及图像特征点的匹配-D.G lowe s scale invariant feature transform (SIFT) algorithm based on opencv and on the basis of OpenGL source to increase the function of image preservation. Used
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