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搜索资源 - Scale invariant feature transform
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从国外图像处理牛人的网址上下载来的程序，主要介绍的是SIFT算法即尺度不变特征变换算法，用于图像处理，很完善的程序，大家可以借鉴学习下。-Download from the URL of the the foreign image processing cattle people to the program, introduces SIFT algorithm namely Scale Invariant Feature Transform algorithm for image proces
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针对sift特点应用到了配准算法里去，并且可应用与可见光与红外光的配准中去-In this paper, SIFT( Scale Invariant Feature Transform) feature, which has shown great success
in computer vision, is introduced into image registration in remote sensing. In addition, we also p roposed a
fea
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尺度不变特征变换（SIFT）算法详解及C++修正后源码-Scale Invariant Feature Transform (SIFT) Algorithm explain and C++ of correction after source
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Abstract—A novel image watermarking algorithm against
geometric attacks is proposed to solve watermarking
synchronization problems. In watermark embedding, firstly,
watermark is embedded into host image by a Single Value
Decomposition (SVD) m
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SIFT特征（Scale-invariant feature transform，尺度不变特征转换)是一种计算机视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，此算法由 David Lowe 在1999年所发表，2004年完善总结。其应用范围包含物体辨识、机器人地图感知与导航、影像缝合、3D模型建立、手势辨识、影像追踪和动作比对。此算法有其专利，专利拥有者为 英属哥伦比亚大学。
局部影像特征的描述-SIFT algorithm
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SIFT特征（Scale-invariant feature transform，尺度不变特征转换)-failed to translate
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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
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一种常用于图像特征描述的一种描述子，全称尺度不变特征变换-Scale-invariant feature transform (or SIFT) is an algorithm in computer vision to detect and describe local features in images. The algorithm was published by David Lowe in 1999.[1]
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low sift算法的实现，可以提取一个图像的特征点，也可以实现图像之间的特征点匹配-Scale-Invariant Feature Transform
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D.G lowe 的尺度不变特征转换算法（SIFT）在基于opencv和OpenGL的源码基础上增加了图像的保存功能。用于对图像的尺度不变特征的提取以及图像特征点的匹配-D.G lowe s scale invariant feature transform (SIFT) algorithm based on opencv and on the basis of OpenGL source to increase the function of image preservation. Used
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SIFT(Scale Invariant Feature Transform)即尺度不变特征变换，是 D. G.Lowe 在 1999 年提出的一种基于图像局部特征的描述算子，并于 2004年做了完善。SIFT算法是一种基于线性尺度空间，对图像缩放、旋转甚至仿射变换保持不变的局部特征描述算子，因此被广泛地应用于机器人定位、导航和地图生成中。-This paper presents a method for extracting distinctive invariant features fro
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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
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尺度不变特征转换算法（sift）在空间尺度中寻找极值点，具有位置、尺度、旋转不变性，可正常运行-Scale Invariant Feature Transform algorithm (sift) looking at the spatial scale of the extreme points, with the position, scale and rotation invariance, the normal operation
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HOG即histogram of oriented gradient, 是用于目标检测的特征描述子，该技术将图像局部出现的方向梯度次数进行计数，该方法和边缘方向直方图、scale-invariant feature transform类似，不同的是hog的计算基于一致空间的密度矩阵来提高准确率。Navneet Dalal and Bill Triggs首先在05年的CVPR中提出HOG，用于静态图像or视频的行人检测。-HOG i.e. histogram of oriented gradien
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SIFT算法，尺度不变特征变换，David G. Lowe教授原版。MATLAB和C混合编程。-SIFT algorithm, scale invariant feature transform, Professor David G. Lowe original. MATLAB and C mixed programming.
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sift尺度不变特征转换，本PPT详细介绍了其原理和后续发展-sift Scale Invariant Feature Transform, this PPT introduces the principle and the subsequent development
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Scale-invariant feature transform (or SIFT) is an algorithm in computer vision to detect and describe local features in images. The algorithm was published by David Lowe in 1999.[1]
Applications include object recognition, robotic mapping and na
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Sift(Scale Invariant Feature Transform)是一个很好的图像匹配算法，同时能处理亮度、平移、旋转、尺度的变化，利用特征点来提取特征描述符，最后在特征描述符之间寻找匹配。本源码是用c语言实现的，代码简单易理解-Sift (Scale Invariant Feature Transform) is a good image matching algorithm, and can handle the brightness, pan, rotate, scale ch
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This function OPENSURF, is an implementation of SURF (Speeded Up Robust
Features). SURF will detect landmark points in an image, and describe
the points by a vector which is robust against (a little bit) rotation
,scaling and noise. It ca
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Speeded Up Robust Features (SURF) SURF (Speeded Up Robust Features) is a robust local feature detector invariant to scale rotation and illumination similaire to SIFT Scale Invariant Feature Transform
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