搜索资源列表
mosaic-image-for-huge-data
- 对数据量较大的图像进行无出错的拼接。当利用ENVI进行较大数据量的文件拼接时会出现错误，该小程序改进了这一缺点，使ENVI能够进行无错误的大数据量的图像拼接-On the large amount of image data without error stitching. When a large amount of data for use ENVI file splicing errors, the applet improve this shortcoming, the ENVI to
mosaic
- VC6.0编写，用于遥感图像拼接，包括覆盖法和加权法，以及对拼接缝的处理-VC6.0 prepared for remote sensing image mosaic, including coverage and weighted method, as well as processing of seam
Image-mosaic-based-matlab
- 本代码采用的是利用MATLAB实现两幅图像的拼接，包括从读取两幅有共同特征点的图像、提取特征点、图像配准和图像整合等过程。采用取平均值法，达到有效的消除图像拼接缝隙、提高图像拼接质量的目的。-The averaging method of average which can achieve the aim that eliminate the image mosaic gap and improve the quality of the purpose of image stitching is
image-mosaic
- 用于图像拼接，将两幅带有重叠区域的两幅图像，首先寻找它的SIFT特征点，然后根据它的特征点进行图像配准，最后再对图像进行拼接。-For image mosaic of two images, two images with overlapping area, first find the SIFT feature of it, then the image registration based on feature points of it, then the image mosaic.
mosaic
- mosaic.rar拼接技术，matlab 源程序，希望有所帮助，-mosaic.rar splicing technology, matlab source code, hope that helps,
image-mosaic
- 图像拼接，利用SIFT算法提取点特征，并进行点匹配，解算单应性矩阵，根据结算出的单应性矩阵对图像进行仿射变换，最后进行拼接，程序中的备注很详细，各位感兴趣的同志可以下载看看。-Image mosaic using SIFT feature point extraction algorithm, and point matching, homography matrix solver, based on the settlement of the homography image affine t
Image-mosaic-based-on-SURF
- 本程序采用基于快速鲁棒特征点的图像拼接技术，该技术与其他图像拼接技术相比，具有鲁棒性好的特点，对图像序列中的光照变化、尺度变化、旋转变化具有良好的适应性；与基于SIFT特征点的图像拼接技术相比，其拼接速度更快。-This program uses a fast and robust image mosaic technology based on feature points, compared with the other image mosaic technology, has good r
mosaic
- 手动提取图像的特征点，基于特征的图像拼接-Manual extraction of image feature points, image mosaic based on feature
sift-mosaic
- sift 图像拼接，先找到两幅图像对应的特征点，然后算出变换矩阵，然后投影拼接图像-find the feature points of two images,using them to find the translate matrix,then complete the image mosaic
sift-mosaic
- 图像拼接程序，可以实现几幅图像的拼接，其原理是基于Lowe教授提出的SIFT特征算法。该方法非常有效，通过两两图像进行配置后，采用融合技术，得到拼接后的全景图-This is code for image mosaic based on SIFT algorithm，it is very useful for learning image process.
mosaic-matlab
- 图像拼接的matlab程序，有需要的朋友可以下载下来-Matlab image stitching program, a friend in need can be downloaded to see
Automatic-image-mosaic-method
- 一 种 基 于 特征点 的 全自 动 无 缝图 像拼 接方法。 该 方法采用 对 于 尺度具 有 鲁 棒性 的 SIFT 算 法进行 特征点 的 提 取与 匹 配， 并 通过引 导 互 匹 配及投票 过滤 的 方法提高 特征点 的 匹 配 精确 度， 使用 稳 健的 RANSAC 算 法求 出 图 像间 变 换矩 阵 H 的 初 值并 使用 LM 非 线 性 迭代 算 法精炼 H， 最终使用 加 权平 滑 算 法完 成 了 图 像的 无 缝 拼接。-An automatic seamless
image-mosaic
- 实现图像间的拼接，其中有图像预处理，图像融合，图像融合。这是一个用matlab编辑的图像拼接程序，效果很好，和大家分享一下，因为做的时候花费很多时间，所以编的还算可以吧。-Realize image splicing, including image preprocessing, image fusion, image fusion This is a matlab edit image stitching process, the effect is very good, and everyb
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
Image-Mosaic-Code
- 基于相位相关和基于尺度不变特征点的图像拼接算法matlab源程序代码-phase correlation and feature point scale based on Invariant scale image stitching algorithm matlab source code
mosaic
- 图像拼接，将两幅图像拼接在一起，不同像素不同大小，基于特征的方法，手动提取特征点-Image stitching, stitching together the two images, different pixel sizes, feature-based approach, the manual extracting feature points
image-mosaic-based--on-sift
- 代码是基于sift的图像拼接，包含特征提取，匹配和拼接，并且添加了调节图像拼接透明度函数 -image mosaic based on sift ,including feature extaction,matching and image mosaic.And add a transparency adjusting function.
Image-mosaic
- 图像拼接，可以将两张分开的图片进行对接。原理是利用sift特征进行匹配-Mosaic, which can dock two separate image. Principle is to use sift feature matching
image-mosaic
- 图像拼接技术就是将数张有重叠部分的图像（可能是不同时间、不同视角或者不同传感器获得的）拼成一幅大型的无缝高分辨率图像的技术。-The image mosaic is a new image processing Technology，，it is used more and more flieds，make several Similar images in fusion
Surf-based-image-mosaic
- 基于surf的图像拼接技术包括三大部分：特征点提取与匹配，图像配准，图像合成。-Surf image stitching technology based include three parts: the feature point extraction and matching, image registration, image synthesis.