1,SIFT算法的实质是在不同的尺度空间上查找关键点(特征点)，并计算出关键点的方向。SIFT所查找到的关键点是一些十分突出，不会因光照，仿射变换和噪音等因素而变化的点，如角点、边缘点、暗区的亮点及亮区的暗点等。a,不变性：——对图像的旋转和尺度变化具有不变性；——对三维视角变化和光照变化具有很强的适应性；——局部特征，在遮挡和场景杂乱时仍保持不变性；b,辨别力强：——特征之间相互区分的能力强，有利于匹配；c,数量较多：——Lowe原话：一般500*500的图像能提取约2000个特征点（这个
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2021-11-08 12:42:28
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一、简介SIFT即尺度不变特征变换，是用于图像处理领域的一种描述。这种描述具有尺度不变性，可在图像中检测出关键点，是一种局部特征描述子。1 SIFT算法特点：（1）具有较好的稳定性和不变性，能够适应旋转、尺度缩放、亮度的变化，能在一定程度上不受视角变化、仿射变换、噪声的干扰。（2）区分性好，能够在海量特征数据库中进行快速准确的区分信息进行匹配（3）多量性，就算只有单个物体，也能产生大量特征向量（4）高速性，能够快速的进行特征向量匹配（5）可扩展性，能够与其它形式的特征向量进行联合2 SIF
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2021-11-08 12:47:55
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一、SUFT配准简介0 引言目前, 红外检测技术广泛应用于电气设备和电路板卡的故障检测。图像配准技术是红外图像处理中最关键的技术之一, 配准的结果直接影响到故障的检测与定位。图像配准可分为基于灰度的图像配准和基于特征的图像配准。基于灰度的图像配准一般要求图像的相关性强, 而且计算量大, 很难达到实时性的需求;基于特征的图像配准计算量小、运算速度快, 且具有较强的鲁棒性, 成为图像配准研究的主要方向。常用的特征提取算法有Harris, SUSAN, SIFT (Scale Invariant Featu
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2021-11-16 13:43:26
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一、SUFT配准简介0 引言目前, 红外检测技术广泛应用于电气设备和电路板卡的故障检测。图像配准技术是红外图像处理中最关键的技术之一, 配准的结果直接影响到故障的检测与。图像配准可分为基于灰度的图像配准和基于特征的
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2022-03-22 16:16:44
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一、SUFT配准简介0 引言目前, 红外检测技术广泛应用于电气设备和电路板卡的故障检测
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2022-03-22 16:23:07
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1,SIFT算法的实质是在不同的尺度空间上查找关键点(特征点)，并计算出关键点的方向。SIFT所查找到的关键点是一些十分突出，不会因光照，仿射变换和噪音等因素而变化的点，如角点、边缘点、暗区的亮点及亮区的暗点等。a,不变性：——对图像的旋转和尺度变化具有不变性；——对三维视角变化和光照变化具有很强的适应性；——局部特征，在遮挡和场景杂乱时仍保持不变性；b,辨别力强：——特征之间相互区分的能力强，有利于匹配；c,数量较多：——Lowe原话：一般500*500的图像能提取约2000个特征点（这个
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2022-04-09 10:42:21
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1,SIFT算法的实质是在不同的尺度空间上查找关键点(特征点)，并计算出关键点的方向。SIFT所查找到的关键点是一些十分突出，不会因光照，仿射变换和噪音等因素而变化的点，如角点、边缘点、暗区的亮点及亮区的暗点等。a,不变性：——对图像的旋转和尺度变化具有不变性；——对三维视角变化和光照变化具有很强的适应性；——局部特征，在遮挡和场景杂乱时仍保持不变性；b,辨别力强：——特征之间相互区分的能力强，有利于匹配；c,数量较多：——Lowe原话：一般500*500的图像能提取约2000个特征点（这个
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2021-11-08 09:50:05
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一、SUFT配准简介0 引言目前, 红外检测技术广泛应用于电气设备和电路板卡的故障检测。图像配准技术是红外图像处理中最关键的技术之一, 配准的结果直接影响到故障的检测与定位。图像配准可分为基于灰度的图像配准和基于特征的图像配准。基于灰度的图像配准一般要求图像的相关性强, 而且计算量大, 很难达到实时性的需求;基于特征的图像配准计算量小、运算速度快, 且具有较强的鲁棒性, 成为图像配准研究的主要方向。常用的特征提取算法有Harris, SUSAN, SIFT (Scale Invariant Featu
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2021-11-16 12:31:33
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一、简介SIFT即尺度不变特征变换，是用于图像处理领域的一种描述。这种描述具有尺度不变性，可在图像中检测出关键点，是一种局部特征描述子。1 SIFT算法特点：（1）具有较好的稳定性和不变性，能够适应旋转、尺度缩放、亮度的变化，能在一定程度上不受视角变化、仿射变换、噪声的干扰。（2）区分性好，能够在海量特征数据库中进行快速准确的区分信息进行匹配（3）多量性，就算只有单个物体，也能产生大量特征向量（4）高速性，能够快速的进行特征向量匹配（5）可扩展性，能够与其它形式的特征向量进行联合2 SIF
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2022-04-08 11:34:01
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一、SIFT配准简介SIFT即尺度不变特征变换，是用于图像处理领域的一种描述。这种描述具有尺度不变性，可在图像中检测出关键点，是一种局部特征描述子。1 SIFT算法特点：（1）
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2022-05-28 23:59:14
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一、简介SIFT即尺度不变特征变换，是用于图像处理领域的一种描述。这种描述具有尺度不变性，可在图像中检测出关键点，是一种局部特征描述子。1 SIFT算法特点：（1）具有较好的稳定性和不变性，能够适应旋转、尺度缩放、亮度的变化，能在一定程度上不受视角变化、仿射变换、噪声的干扰。（2）区分性好，能够在海量特征数据库中进行快速准确的区分信息进行匹配（3）多量性，就算只有单个物体，也能产生大量特征向量（4）高速性，能够快速的进行特征向量匹配（5）可扩展性，能够与其它形式的特征向量进行联合2 SIF
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2021-11-08 11:33:13
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一、简介
SIFT即尺度不变特征变换，是用于图像处理领域的一种描述。这种描述具有尺度不变性，可在图像中检测出关键点，是一种局部特征描述子。1 SIFT算法特点：（1）具有较好的稳定性和不变性，能够适应旋转、尺度缩放、亮度的变化，能在一定程度上不受视角变化、仿射变换、噪声的干扰。（2）区分性好，能够在海量特征数据库中进行快速准确的区分信息进行匹配（3）多量性，就算只有单个物体，也能产生大量特征向量
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2021-07-09 16:18:15
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1 简介本文提出了一种基于傅里叶的图像自动配准方法,图像间的变化包括平移,旋转及比例变化.该方法是傅里叶相位相关技术的扩展,其主要优点是在不需要寻找控制点和传感器参数的情况下进行图像自动配准.通过对数一极坐标变换,利用傅里叶变换的比例特性和旋转特性搜索图像问的比例和旋转变化,利用傅里叶的相位相关技术(能量谱)确定图像间的平移关系,实验结果表明了此方法的可行性和有效性.2 部分代码% I=imrea
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2021-12-11 23:55:04
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matlab 2011a版本 clear all >> Iin=imread('leftside.bmp'); >> Ibase=imread('calibrated.bmp'); >> figure >> subplot(1,2,1),imshow(Iin); >> subplot(1,2,2),imshow(Ibase);
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2013-11-26 12:35:00
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1 简介图像配准是图像处理技术的基础,是图像镶嵌,图像融合,目标追踪的重要前提.现在的图像规模越来越大,图像信息越来越复杂,自动配准成了配准的首要方法和重要研究方向.基于图像灰度配准的互信息配准算法,不需要对图像进行特征提取等预处理操作,人工干预较少,自动化程度较高,其配准精度也高于其他基于对图像进行分割的方法,并且该算法适用于多模态图像,鲁棒性好。2 部分代码function var
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2022-05-05 11:24:19
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clear;% % high resolution optical and sar matching% im_Ref = imread('.\data\optical_ref.png');% im_Sen = imread('.\data\SAR_sen.png');% CP_Check_file
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2021-07-05 15:53:37
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1 内容介绍图像配准(imageregistration)是将不同时相(获取时间)、不同传感器(成像设备)或不同条件(天候、照度、摄像位置和角度)下获取的2景或多景图像进行几何匹配的过程。随着信息技术的迅猛发展，传统的基于灰度值和变换域的图像配准技术已难以满足需要，基于影像特征的高精度图像配准方法已经成为当前图像配准技术的研究趋势。近年来，国内外涌现出了大量基于影像特征的图像配准方法研究，包括特征
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2022-09-21 10:40:50
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一、简介在这里我想探讨一下“互相关”中的一些概念。正如卷积有线性卷积（linear convolution）和循环卷积（circular convolution）之分；互相关也有线性互、
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2021-07-05 10:14:23
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1 简介SIFT( 尺度不变特征变换) 算法与 Harris 角点检测算法作为两种经典的图像特征点提取算法，在不同的图像处理中，两者体现出的图像特征点提取性能也不同。因此，如何选取合适的评价指标使两种算法在不同类型图像下提取特征点更高效，将对后续的研究与图像分析工作有重要意义。文中利用常用的折线特征主导的图像与光滑曲线特征主导的图像进行实验，并提出了一种指标
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2022-01-16 23:25:06
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1 内容介绍传统的全景图像配准多采用基于SIFT的方法,该方法数据量大,时间效率低.提出了一种基于SURF的全景图像快速配准方法.运用SU RF提取特征点,计算特征描述符;运用低时间复杂度的K-D树最近邻搜索法实现特征点快速匹配;利用RANSAC算法剔除误匹配点;最后估计出两幅全景图像的变换矩阵.测试表明:算法具有较高的时间效率和良好的鲁棒性.2 部分代码% Example 3, Affine r
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2022-09-19 19:28:10
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