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提出一种基于小波变换的图像配准方法。该方法首先用小波变换提取边缘特征点, 同时构成小波金字塔影像。在最高层利
用角度相关系数确定基准图像和配准图像之间的旋转角度, 经多分辨分级搜索匹配得到最终匹配特征点对, 利用这些特征点对待
配准图像进行配准纠正。实验结果表明, 改进方法有较好的效果, 可用于广泛应用领域。-Proposed a wavelet-based image registration method. In this method, using wavelet transfor
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本算法在Matlab2008b 环境下实现。包括main,san 和ssd 三个函数。
这次实现的算法并不是比较两个已经知道的点是否匹配，而是已知一个图形中的特征点，在另外一个图像中找到与其最匹配的点，匹配度用SAD 或者SSD 来度量。
main.m 是程序的入口，包括生成和读入实验数据，调用sad 函数和ssd 函数求匹配点，最后绘
制出最后的结果。sad.m 是用sad 度量方法在另一图中求解匹配点的函数实现，有3 个参数
y=sad(x,image1,image2)。其中
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match image feature points by Function generates putative matches between previously detected
feature points in two images by looking for points that are maximally
correlated with each other within windows surrounding each point.
Only points th
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本文提出了一种基于特征点的全自动无缝图像拼接方法。该方法采用对于尺度具有鲁棒性的SIFT 算法进行特征点的提取与匹配，并通过引导互匹配及投票过滤的方法提高特征点的匹配精确度，使用稳健的RANSAC 算法求出图像间变换矩阵H 的初值并使用LM 非线性迭代算法精炼H，最终使用加权平滑算法完成了图像的无缝拼接。整个处理过程完全自动地实现了对一组图像的无缝拼接，克服了传统图像拼接方法在尺度和光照变化条件下的局限性。实验结果验证了方法的有效性。-This paper presents a feature
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一种新的基于大小点分块编码方法来实现图像对中特征点的匹配, 首先对大点进行自动识别和编码, 然后实现区域内小点的自动编码。对石膏像面部的实验表明基于大小点的分块匹配算法能够有效地实现特征点的自动匹配。-A new point based on the size of block coding to achieve the image of the feature points of the match, the first major point of automatic identificat
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该程序主要功能是实现两幅图像特征点的匹配。首先用harris角点检测算法检测出图像角点，然后使用ssd算法筛选匹配的角点，最后将匹配的角点用线连接起来-The program is to achieve two main functions of image feature points of the match. First, with harris corner detection algorithm to detect image corners, then use the ssd cor
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Visual C++ 6.0平台基于OpenCV的SURF图像特征点的检测和匹配源代码，能正确的实现图像特征点的检测和匹配功能，对研究图像特征点匹配非常有帮助。-The Visual C++ 6.0 platform is based on OpenCV SURF image feature points detection and matching of source code, can correct the image feature point detection and matchin
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这是一个半自动的基于特征的图像配准程序。在程序中，需要手工选择特征点，程序会自动寻找到相匹配的特征点，然后自动计算仿射变换参数。本程序添加了一个对话框来完成图像配准的设置和相关图像配准工作。-This is a semi-automatic based on features of image registration procedures. In the program, need to manually choose feature points, and the program will
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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.-SIFT feature matching algorithm is at home and abroad feature points matching hot area of research and diffi
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在上篇博客特征点检测学习_1(sift算法) 中简单介绍了经典的sift算法，sift算法比较稳定，检测到的特征点也比较多，其最大的确定是计算复杂度较高。后面有不少学者对其进行了改进，其中比较出名的就是本文要介绍的surf算法，surf的中文意思为快速鲁棒特征。本文不是专门介绍surf所有理论（最好的理论是作者的论文）的，只是对surf算法进行了下整理，方便以后查阅。
该代码的作者给出的主函数实现了6中功能，包括静态图片特征点的检测，视频中特征点的检测，图片之间的匹配，视频与图片之间的匹配
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提出了利用小波分解建立多分辨率图像锥和Hausdorff距离的医学图像配准方法。先利用小波方法建立多分辨率图像锥, 然后根据梯度向量幅度提取分层图像的特征点, 利用Hausdorff距离进行特征点集的匹配。该方法提高了配准的速度和精度, 而且具有鲁棒性。-Image registration is the matching processing in which two or more images match from the same scene derived from different
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输入：
自拍两幅同一个场景(或物体)的角度/远近有差别的图像
（对于学有余力的同学，建议多测试几张角度/远近差别较大的图像）
任务：
在每张图像中检测特征点位置并将匹配画出匹配得最好的10-20对特征点
输出要求（以下三个结果分别输出，不要重叠在一张图上）：
1. 在两张图上分别画出检测到的特征点位置
2. 对匹配得最好的10-20对特征点：每对特征点对用连接线画出
3. 用椭圆形式在图上画出上述每个特征点的描述子方向与尺度等信息
编程工具：
Visual
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针对
１２８
维
ＳＩＦＴ
特
征向量，采用距离匹配和余弦相似度匹配相结合的测度方法，利用特征点方向一致性进一步降低误匹配率
．
实验结
果表明：改进算法对图像的缩放、旋转、光照、噪声和小尺度的视角变换均有较好的匹配效果
．
与原算法相比，在保
证匹配点数和匹配时间的基础上，改进算法对旋转、缩放、噪声模糊和光照变换的误匹配率平均降低
１０％～２０％
，
对于小尺度的视角变换，误匹配率平均降低
５％．
-For 128-dimensi
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SURF 图像特征点快速提取法还有描述，可用于迅速匹配两张图片中的特征点-SURF image feature points extraction method also described fast, can be used to quickly match the image feature points in the two
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sift算法寻找特征点，并用KD树法匹配特征点-sift algorithm to find the feature points and match with KD tree method feature points
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程序是提取目标的fast的特征点，fast的特征点的好处是速度方面有比较大的优势，对于实时监控等一些应用可以考虑这种局部匹配-Program is to extract feature points target fast benefits fast feature points is relatively large speed advantage for some applications, such as real-time monitoring can be considered suc
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基于局部不变特征的图像匹配。利用SIFT算法实现局部特征的检测与提取，再用RANSAC算法筛选特征点，提高正确的匹配率。-Based image matching local invariant features. Use SIFT algorithm to detect and local feature extraction, and then filtering feature points RANSAC algorithm to improve the correct match rat
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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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一个很好的sift算法实例，有图有真相，可以实现特征点匹配，并将两幅图像的匹配点连线，还可以实现拼接，内有几个demo。帮助大家学习。-A good sift algorithm instance, there are pictures and the truth, you can achieve the matching feature points, and the two images match point connection, you can also achieve stitchi
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VS2010上实现SURF算法对单张图片进行特征点检测并将特征点标出，注意此程序并没有2张图片的匹配-The realization of a single picture VS2010 SURF algorithm for feature point detection and feature points marked, note that this program does not match two pictures
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