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搜索资源 - gaussian descriptor
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利用matlab编写的m文件，提取图像的高斯描绘子。-M prepared to use matlab files, extract images Gaussian descr iptor.
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We show that i s possible to estimate depth from two wide baseline images using a dense descr iptor. Our local descr iptor, called DAISY, is very fast and efficient to compute. It depends on histograms of gradients like SIFT and GLOH but uses a Gauss
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使用gpu、cpu并行进行sift算子计算匹配，能够在原来的基础上加速处理，但对显卡要求较高，具体环境配置使用方法可以参照mannual-SiftGPU is an implementation of SIFT [1] for GPU. SiftGPU processes pixels parallely to build Gaussian pyramids and detect DoG Keypoints. Based on GPU list generation[3], SiftGPU th
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SIFT图像特征提取的图像预处理步骤：构建图像构建高斯金字塔，相邻层相减得到DOG金字塔，在DOG金字塔3x3x3的邻域内寻找局部极值点，供进一步计算SIFT特征描述子使用。工程运行于VS2008环境，需要OpenCV支持。Debug目下exe文件可以直接双击运行查看结果。-SIFT image feature extraction image preprocessing steps: build image Gaussian pyramid, subtracting the adjacent
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GPU版的klt光流算法，能够快速的完成sift 算法
，需要显卡支持-SIFTGPU is an implementation of SIFT for GPU. SiftGPU uses GPU to process pixels and features
parallely in Gaussian pyramid construction, DoG keypoint detection and descr iptor generation
for SIFT. Compac
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SIFT 由特征提取，特征描述符描述和特征匹配 3 部分构成，该算子特征提取数目庞大，建立特征描述符运算
量高，导致算法效率低。提出了一种 SEC( SIFT-Edge-Corner) 算法，在图像尺度空间提取角点代替 SIFT 特征点，并根
据角点是边缘曲率极值理论，预先采用 Canny 算子得到高斯边缘图像金字塔，再提取角点并进行尺度选择。实验结
果表明: 该算法在保障高准确率的前提下大幅度提高特征提取效率-By the SIFT feature extraction, fea
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This a MATLAB implementation of the SIFT keypoint detector and descr iptor -do_gaussian: generate Gaussian scale space of input image
do_diffofg: generate Difference of Gaussian (DoG) scale space
do_localmax: local extrema as the potential keyp
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This paper presents a novel active contour model in a variational level set formulation for simultaneous segmentation and
bias field estimation of medical images. An energy function is formulated based on improved Kullback-Leibler distance (KLD)
wi
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