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imge_stitching
- 能够实现图像拼接程序，通过计算图像的特征点来进行匹配，获得全景图像。-image stitching
sift
- 提取SIFT特征点，配准拼接的代码，能运行-detect sift features
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
harris-ncc-ransac
- 用于特征点匹配的图像拼接算法，包括harris算法，NCC算法以及RANSAC算法-For matching feature points of image matching algorithm, including the Harris algorithm, NCC algorithm and RANSAC algorithm
SIFT
- sift可对两幅图像进行对齐，配准，找出对应的特征点，画线，对进行拼接-Sift the two images aligned to registration, find out the corresponding feature points, line drawing, for stitching
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
SURF-based-image-stitching
- SURF算法作为一种新近出现的特征提取方法，在重复度、独特性、鲁棒性3个方面，均超越或接近以往提出的同类方法，并在计算效率上具有明显的优势。本代码采用SURF算法检测图像并进行坐标变换与图像拼接。 采用SURF算法对图像进行检测，其主要是用Hessian矩阵对图像进行检测，对图像的特征提取之后找到图像的特征点。之后采用最近临快速匹配（NN）、随机抽样一致性（RANSAC）算法和最小二乘法参数优化（LM）对特征点进行提纯匹配。最后在两幅图像中进行坐标变换，达到统一坐标系和图像拼接的效果。
panorama
- 360°全景拼图，柱面坐标变换，检测特征点并用RANSAC去除错匹配，拼接-360 ° panoramic puzzle, cylindrical coordinate transformation, detect feature points and removing wrong with RANSAC matching stitching
ImageCompare
- 进行图像对比，采用提取特征点Harris角点的方式来匹配拍摄角度不一样的图片，可以完成图片的融合、拼接以及识别工作。-To compare the difference of the images via harris detector
tuxiangpinjie
- 基于尺度不变特征点的图像拼接技术，能对各部分的处理结果进行优化-Image Stitching
manualmosaic
- 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
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
imMosaic
- 该代码提供了基于特征点的全自动无缝图拼接方法，代码可以较好实现。主要利用sift算法和Ransac算法-The code provides automatic seamless stitching method based on feature points, the code can be better realized. The main advantage of the algorithm and Ransac sift algorithm
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
- 一个很好的sift算法实例，有图有真相，可以实现特征点匹配，并将两幅图像的匹配点连线，还可以实现拼接，内有几个demo。帮助大家学习。-A good sift algorithm instance, there are pictures and the truth, you can achieve the matching feature points, and the two images match point connection, you can also achieve stitchi
SIFT_stitching
- 输入两幅图像，查找SIFT特征点，显示两张图的匹配点，并对图形进行拼接，效果不错。-Enter the two images, find SIFT feature point matching point display two graphs, graphics stitching, good results.
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.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