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sift_MATLAB
- 基于SIFT的图像配准程序 SIFT特征匹配算法是目前国内外特征点匹配研究领域的热点与难点,其匹配能力较强,可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题,甚至在某种程度上对任意角度拍摄的图像也具备较为稳定的特征匹配能力-Hot and difficult of the current research areas of domestic and foreign feature point matching based the SIFT image registration pro
117143191sift-1.1.1_20070330_win
- 在计算机视觉的领域中，图像匹配是很多问题最重要的一个方面，包括物体和场景识别，通过多幅图像进行3D重构，立体匹配和运动跟踪。SIFT特征对于图像的旋转和尺度变化具有不变性，对于光照改变和摄像机角度变化具有部分的不变性-In the field of computer vision, image matching is one of the most important aspects of the many problems, including the identification of ob
2009302590101
- 该程序实现了raw 到bmp图像格式转换,实现了低通滤波,高通滤波,中值滤波等图像增强功能 可进行图像平移,缩放,旋转,边缘检测,二值化,并基于灰度进行模板匹配-The program to achieve raw to bmp image format conversion, low-pass filtering, high-pass filtering, median filtering, image enhancement feature image translation, scal
New-folder
- 这是我自己在mfc下利用gdal库实现的遥感影像显示模块，能显示绝大部分的遥感影像格式数据。打开影像是可以同时打开多幅影像，程序默认对每幅影像建立各自的金字塔文件以便后面操作，同时程序默认将影像拉伸到0-255范围以防有的影像是11位的或更大的而显示不出来。打开影像后可进行简单的拉框放缩、移动、复位、旋转、链接显示、直方图、缩略图等操作，还有基本的影像增强处理，如伪彩色变换、饱和度亮度调节、直方图匹配、各种滤波等。影像处理实现了几何校正、投影变换、裁剪等操作。界面开发时用的是mfc的ROBBON
Video-Stabilization-paper
- 电子稳像的相关研究论文，集中于匹配算法和旋转研究等。-DIGITAL IMAGE STABILIZATION BY ADAPTIVE BLOCK MOTION VECTORS FILTERING
SIFTTest3
- 实现对图像的sift特征点检测，能够对图像添加噪声、旋转、缩放，检验sift算法效果，实现两幅图像间的sift特征点匹配。-Sift feature point detection on the image, you can add noise on the image, rotate, zoom, testing the effect of sift algorithm, sift feature point matching between two images.
GeoMatch
- 模板匹配。根据模板和图像，得到匹配度，旋转度，所耗时间。 可基于此做很多开发-Template matching. According to the template and image matching, rotation, and the time spent. Do a lot of development can be based on
paper9
- 基于旋转不变直方图的快速匹配穷搜索.pdf-Based on the rapid rotation invariant histogram matching poor search. Pdf
msers
- MSER(删诞mauy stable extremal re舀ons)算法，提出一种对图像的尺度、旋转、仿 射变换更加稳定的区域不变量提取的算法。对于输入图像采用多尺度MSER提取算法，并对 提取的MsERS依据其灰度变换的平稳性对提取区域进行修正。提高了区域提取的可重复性 和匹配概率。-MSER (delete birth mauy stable extremal re scoop ons) algorithm is proposed to image the scale, rot
2
- 本文在在尺度不变特征变换(Scale invariant feature transform,SIFT)特征匹配算法的基础上, 提出了一种基于累积特征的多目标的跟踪算法, 通过对目标的SIFT特征进行实时更新来去除由噪声(或形变)带来的\过时"特征信息, 保证了特征的稳定, 提高了匹配准确度. 实验结果表明, 本算法能够有效处理目标由于旋转、形变而导致跟踪性能下降甚至跟踪目标丢失的问题, 同时对跟踪过程中多目标的关联, 也具有较好的鲁棒性.-In this paper, the Scale In
template-matching
- 在将 标准图像和待测图像分别分色的基础上,采用序贯相似性检测算法对各色灰度图像分别进行模板 匹配,并根据匹配数据,对图像进行平移、 缩放及旋转操作,使两幅图像能够在空间上配准-In the standard image and the test image, respectively, based on the separation, using sequential similarity detection algorithm for color gray image, respect
SIFT-feature-matching-
- SIFT 特征匹配算法是目前国内外特征点匹配研究领域的热点与难点，其匹配能力较强，可以处 理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题，甚至在某种程度上对任意角度拍摄 的图像也具备较为稳定的特征匹配能力。该算法目前外文资料较多，但中文方面的介绍较少。为此 我撰写了这篇文档，以帮助国内的研究学者尽快入门，以最快的速度去体验 特征匹配算法是目前国内外特征点匹配研究领域的热点与难点，其匹配能力较强，可以处 理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题，甚至在某种
Archive
- 抗任意角度旋转的图像匹配算法的matlab实现-image matching of any rotation
opencv---sift
- 基于opencv的sift图像拼接算法，是特征匹配的一种，具有旋转、平移、遮蔽以及仿射不变形，广泛应用于图像拼接及图像特征匹配中-Based on the opencv sift image stitching algorithm, is a feature matching, rotation, translation, masking and affine deformation, is widely used in image stitching and image feature mat
SIFT
- SIFT算子计算旋转图的匹配点，python编写，仅供参考-SIFT operator calculate rotation graph matching points, python prepared for reference purposes only
acad2000
- === 命令说明====== zq--上一缩放zoom p zd--动态缩放zoom d ze--范围缩放zoom z z--zoom v--移动move c--复制copy q--平移pan t--偏移offset tt--镜像mirror rt--旋转rotate dss--距离dist aa--圆circle g--直线line gg--多段线pline dt--单行文本dtext r--放弃
ESPRIT
- ESPRIT是“Estimating signal parameters viarotational invariance techniques”的缩写，含义是“借助旋转不变技术估计信号参数”，它是由Roy[221等人于1986年提出的另一种基于子空间的DOA估计方法。 应用领域 侧向定位 信号处理 思想 ESPRIT的思想在于，将传感器阵列分解为两个完全相同的子阵列，两个子阵中每两个相对应的阵元具有相同的平移，即要求阵列具有平移不变性，每两个位移相同的阵元匹
Fingerprint
- 由于指纹所具有的唯一性和不变性，以及指纹识别技术具有很高的可行性和实用性，指纹识别成为目前最流行、最可靠的个人身份认证技术之一。 本论文对指纹图像基于小波变换的各种处理进行了分析、总结。图像处理包括基于小波变换的指纹图像滤波处理和基于小波的指纹图像增强处理。同时介绍指纹图像的预处理：目的是去除指纹图像中的噪音，将其转化为一幅清晰的点线图，便于提取正确的指纹特征。它分四步进行，即灰度滤波、二值化、二值去噪、细化。 本文针对基于点模式匹配的指纹匹配算法速度较慢的现状,设计了一种新
digital-image-processing
- 数字图像实习作业 功能有：影像的旋转、平移、缩放、融合、匹配等-zoom spin match mix
2008
- 北航2008复试上机。 1.素数 输入一个整数，要求输出所有从1到这个整数之间个位为1的素数，如果没有则输出-1（30分） 2.旋转矩阵 任意输入两个9阶以下矩阵，要求判断第二个是否是第一个的旋转矩阵，如果是，输出旋转角度（0、90、180、270），如果不是，输出-1。 要求先输入矩阵阶数，然后输入两个矩阵，每行两个数之间可以用任意个空格分隔。行之间用回车分隔，两个矩阵间用任意的回车分隔。（60分） 3.字符串匹配 从string.in