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LBP算法实现图像的纹理分类，基于论文：multiresolution gray scale and rotation invariant texture classification with location binary patterns
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Multiresolution Gray-Scale and Rotation
Invariant Texture Classification
with Local Binary Patterns作者写的LBP(局部二进制模式)的C++代码,Multiresolution Gray-Scale and RotationInvariant Texture Classificationwith Local Binary Patterns Author wrote LBP (local bina
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SIFT和旋转不变LBP 相结合的图像匹配算法(数字图像处理/图像匹配）-SIFT and LBP combined rotation invariant image matching algorithm (digital image processing/image matching)
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实现纹理模式的LBP特征表示及分类。
实现一种基于局部二值模式LBP（Local Binary Pattern）的多分辨率灰度尺度及旋转不变性的纹理分类方法-LBP texture model to achieve that as well as the breakdown characteristics. The realization of a model based on local binary LBP (Local Binary Pattern) Multiresolution g
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在图象中，边缘是由灰度级和相邻域点不同的象素点构成的。因而，若想增强边缘，就应该突出相邻点间的灰度级的变化。微分运算可用来求信号的变化率，因而具有加强高频分量的作用。如果将其应用在图象上，可使图象的轮廓清晰。由于我们常常无法事先确定轮廓的取向，因而挑选用于轮廓增强的微分算子时，必须选择那些不具备空间方向性的和具有旋转不变的线形微分算子。-In the image, the edge is adjacent to the gray-scale and different domains consi
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一种改进的SIFT双向匹配算法，sift是经典的旋转不变特征提取算法，本文对其匹配方式进行了改进-An improved two-way matching SIFT algorithm, sift the classic rotation invariant feature extraction algorithm, this method has been improved to its matching
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：提出一种快速有效推导不变矩的方法—三角函数生成法，并在此基础上描述了一种基于Hu 形状不变矩的
图像全局形状特征提取方法和算法。实验结果表明，使用这种算法提取的形状特征向量具有对平移、旋转和尺度变
化的不变性，适合于进行图像形状的检索。-The method of generating trigonometric function is suggested as a new efficient way to derive various moment
invariants，and
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In this paper, a novel scale- and rotation-invariant interest point detector and descr iptor, coined SURF (Speeded Up Robust
Features) is presented. It approximates or even outperforms previously proposed
schemes with respect to repeatability, di
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由浅入深地介绍Hu的7个不变矩，证明了其旋转和平移不变性，对尺度不变性提出了质疑。-Progressive approach to introduce Hu' s seven moment invariant, has proven its rotation and translation invariance of scale invariance was questioned.
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将图像映射到极坐标，此程序可以用来模拟人来的中央视觉，并可以用于物体跟踪方面的尺度及选旋转不变的模板的快速匹配-The image is mapped to polar coordinates, this procedure can be used to simulate people to the central vision, and can be used for object tracking in scale and rotation invariant template of the
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construct rotation invariant features from uniform LBP histogram
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旋转不变非刚性的图像匹配 。代码为matlab源码，代码注释详细，可以通过代码上的链接找到原始文献，以作详细学习-Rotation-invariant non-rigid image matching. Matlab source code, code comments in detail, you can find links to the original code on the literature, for detailed study
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图像的匹配，使用旋转不变距从测试图片中找到目标图像。-Image matching, use rotation invariant from test images from find target images.
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图像梯度方向应用干旋转不变性模板匹配时存在计算量较大的问题，由此提出一种改进的基于梯度方向码的旋转不变模板匹配
方法，通过计算积分直方图降低统计直方图的计算填，采用像素跳跃的匹配方法减少大量无效的匹配运算。实验结果表明，该方法在保证
匹配准确性的前提下，匹配速度提高了3倍至6倍，可以达到实时性要求。-it uses integral histogram to reduce the
computing COSTS of computer histograms，and uses pixe
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The SIFT algorithm[1] takes an image and transforms it into a collection of local feature vectors.
Each of these feature vectors is supposed to be distinctive and invariant to any scaling, rotation or
translation of the image. In the original i
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1 SIFT 发展历程
SIFT算法由D.G.Lowe 1999年提出，2004年完善总结。后来Y.Ke将其描述子部分用PCA代替直方图的方式，对其进行改进。
2 SIFT 主要思想
SIFT算法是一种提取局部特征的算法，在尺度空间寻找极值点，提取位置，尺度，旋转不变量。
3 SIFT算法的主要特点：
a) SIFT特征是图像的局部特征，其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性。
b) 独特性(Distinctive
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基于圆投影与矢量和的旋转不变量检测，是找到的一遍论文-Round projection with vector and rotation invariant detection, is found over and over papers
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基于局部二值模式的实现旋转不变的纹理分类-LBP，rotation-invariant，texues classification
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一种具有旋转不变性的模板匹配方法
圆投影-A rotation invariant template matching method
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结合Zernike矩的多尺度模板形状匹配，该算法对输入图像进行预处理后提取目标轮廓，经过归一化处理得到目标形
状的平移、尺度不变的链状表达，再通过小波变换进行多尺度分析；引入Zernike矩，利用Zernike矩的特性，实现小波表达的旋转不变性，解决了小波变换对起始点的依赖。-Shape matching based on multi-scale template with Zerinike moments，The object shape representation is convert
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