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SIFT_demo
- SIFT算法的相关实现 自己用matlab写的sift特征点检测与匹配程序，运行能通过-SIFT algorithm related to realize their written with matlab sift feature point detection and matching program, run through
36691740match_correlation
- sift特征点匹配程序，实现特征点匹配，.m文件，直接在matlab中运行即可。-sift feature point matching process, to achieve feature point matching,. m files can be run directly in matlab.
SIFT_and_ransac
- 用c++实现sift特征点的检测，匹配，并用RANSAC滤除掉误匹配点，在VC2008运行效果不错。-With c++ achieve sift feature point detection, matching, and filtered out using RANSAC mismatching points, the VC2008 run good results.
pics_match
- 用于图像拷贝检测的图像匹配，提取图像的SIFT特征点，构成图像的特征。-For image copy detection of image matching, image SIFT feature point extraction, and then sift feature point the image characteristics
opencvsift
- SIFT 算法提取图像局部特征， 成功应用于物体识别、图像检索等领域。SIFT 算法主要分为四个步骤： 检测尺度空间极值点、精确定位极值点、为每个关键点指定方向参数、关键点描述子的生成。-SIFT algorithm to extract local image features, successfully applied to object recognition, image retrieval and other fields. SIFT algorithm is divided into
matlab
- (1) 读取n副连续有重叠部分的图像，在n副图像中检测SIFT特征，并用SIFT 特征描述子对其进行描述。 (2) 匹配相邻图像的特征点，并根据特征点向量消除误匹配。 (3) 使用RANSAC方法，确定变换参数。 (4) 图像融合 -(1) Read n successive overlapping sub-part of the image, the image of the n sub-SIFT features detected and characterized us
siftDemoV4
- SIFT发明人LOWE的SIFT特征提取程序代码及执行文件，用于图像特征点识别和图像拼接等。-LOWE inventor SIFT SIFT feature extraction program code and executable file for image feature point recognition and image stitching.
pipei
- 基于sift特征点的图像匹配,还有很好的改进程序-Sift feature point based image matching
image-matching--
- 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
image-feature
- 把 SIFT 算法应用在牙齿模型图像上，检测牙齿图像的特征点。 方法：首先采用高斯差分算子 DoG 搜索整个图 像的尺度和位置信息，从而确定具有代表性尺度、方向的特征点。基于其稳定性选择关键点，得到一个详细的模型以确定每个候 选点的合适位置和范围。基于局部图像梯度方向信息将方向矢量和关键点对应起来。在选定范围内的每个关键点周边区域测量 局部图像梯度，并采用 KNN 算法进行特征匹配。 结果：通过大量的实验和与其他特征提取方法相比较，该方法能有效地检测牙 齿模型图像的特征，并为牙齿
SIFT_c
- 在vs2010下使用opencv2.4.3进行SIFT特征点的检测显示和匹配-Use opencv2.4.3 in vs2010 for SIFT feature point detection and matching display
Matching-Algorithm
- 要：图像匹配是计算机视觉中许多领域的基础，特征提取则是图像匹配的基础，其中不变量特征是一 个重要的理论。SIFt是最有效的尺度、旋转、亮度不变量局部特征之一，但算法复杂、计算时间长。分析 了SIFt的计算时间分配，通过计算关键点的邻域梯度直方图时动态修改采样步长，大大提高了SWr的 计算速度。分析了基于SIFt特征的图像匹配算法，提出了双向匹配算法，提高了图像匹配的准确率。实 验结果表明所提出的方法是有效的-Scale invariant feature transform(SI
siftm
- sift算法对两张图像的共同特征点进行对比提取，找到共同点-sift algorithm to exact the same point of image features, and get the point pairs
libsiftfast-1.2-win32
- SIFT特征提取注意：：，只能提取图形的特征点-find sift feature point in 2d picture
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
Sift_features_matching
- sift特征点提取和匹配算法，C语言编写，可运行-sift feature point extraction and matching algorithm, C language, you can run
SIFTs
- 基于MATLAB的SIFT特征点的提取，并对图像的特征点进行描述-MATLAB SIFT feature point extraction based on feature points and describe the image
siftDemoV41
- SIFT特征点提取代码和两幅图像之间的匹配代码，是用matlab编写的-SIFT feature point extraction code and the code matches between the two images is prepared using matlab
code
- SIFT算子检测特征点RANSAC算法优化完成图像拼接-SIFT feature point detection operator RANSAC algorithm optimization of image stitching
Dsift
- 用于图像特征点提取的稠密型sift,很好的一种特征点提取-Dense type sift for image feature extraction, a good feature point extraction