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搜索资源列表

  1. 不变矩及其在基于形状特征图像检索中的应用

  2. 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。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-06-30
    • 文件大小：181kb
    • 提供者：sunny_frank

  1. 基于不变特征的运动视频序列自动配准算法

  2. 摘 要 快速、鲁棒的图像配准是运动视频处理的基础，也是制约后继应用稳定性及可靠性的关键。针对运动视 频中存在的图像平移、旋转、尺度及光照变化，提出一种基于不变特征的快速图像配准算法，包括特征点检测、描述 和匹配。首先通过多层箱式滤波器构建图像多尺度空间，并同时考虑质量与空间分布检测特征点；然后用主成分 分析法对SIFT(scale invariant feature transform)特征进行降维，用于特征捕述；最后根据描述子主成分的差异设计层 叠分类器，加速特征匹配。定量分析实验和对视觉监

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-03-25
    • 文件大小：585kb
    • 提供者：bianxueclover

  1. 基于分数阶微分的尺度不变特征变换图像匹配算法

  2. 基于分数阶微分的尺度不变特征变换图像匹配算法 基于分数阶微分的尺度不变特征变换图像匹配算法 基于分数阶微分的尺度不变特征变换图像匹配算法

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2011-05-31
    • 文件大小：564kb
    • 提供者：linnyn

  1. 尺度不变特征检测（sift）算法

  2. 基于尺度不变的特征检测算法，检测待匹配图像的特征点，并进行梯度描述，然后完成匹配。 图像匹配的准确度很高。用于图像特征的识别和准确的配准。 sift算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-12-25
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：tqarsenal

  1. 尺度不变特征转换sift程序包含C和MATLAB程序（David Lowe）

  2. 尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)的实现程序。

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2015-02-16
    • 文件大小：431kb
    • 提供者：rookiew

  1. SIFT特征匹配和差分相乘融合的运动目标检测

  2. 针对运动目标检测的难点问题。提出了一种结合尺寸不变特征变换(SIFT)和差分相乘算法的运动目标检测方法。 首先，用SIFT特征匹配算法配准运动图像的旋转、缩放和平移量，利用SIFT匹配的稳定性和准确性，精确补偿运动摄 像机下的背景图像。然后，用差分相乘方法，准确分割出运动目标的轮廓。最后，通过实拍视频序列的试验，证明算法的 有效性和可行性。系列实验显示，连续4帧图像差分相乘的方法即能够较好地满足应用要求。实验结果表明，SIFT特 征匹配和差分相乘融合的方法具有较好的鲁棒性和抗噪能力，对于摄像机

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-11-19
    • 文件大小：789kb
    • 提供者：yuanbaoxi

  1. 尺度不变特征变化图像匹配siftFlow

  2. 尺度不变特征变化图像匹配siftFlow 能够直接运行

  3. 所属分类：其它

  1. 图像局部不变性特征与描述

  2. 《图像局部不变性特征与描述》是按照概念-理论-方法-实例思路来依次组织的。第1章介绍有关局部不变性的历史沿革和基本概念，第2章介绍有关局部不变性的尺度空间理论基础，第3章至第7章详细给出了局部不变性特征的实现方法，第8章评价了各种局部不变性方法并给出了若干应庸实例。

  3. 所属分类：图像处理

    • 发布日期：2017-09-17
    • 文件大小：28mb
    • 提供者：hzsfxygytlfj

  1. 基于典型相关分析方法的尺度不变特征变换误匹配剔除

  2. 针对尺度不变特征变换(SIFT)描述子仅利用特征点的局部邻域灰度信息而对图像内具有相似灰度分布的特征点易产生误匹配的问题,提出一种基于典型相关分析(CCA)的SIFT误匹配剔除方法。该方法首先利用SIFT算法进行匹配,得到初始匹配对;然后根据典型相关成分的线性关系拟合直线,利用点到直线的距离剔除大部分误匹配点对;对剩余的匹配点对,逐一分析其对典型相关成分的共线性的影响,剔除影响程度大的特征点对。实验结果表明,该方法能够在剔除误匹配的同时保留更多的正确匹配,提高了图像配准的精度。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：648kb
    • 提供者：weixin_38734276

  1. 基于局部不变特征的图像质量评价

  2. 针对结构相似度算法在感知图像质量时采取平均加权策略的不足,利用人眼对图像中不同区域的关注程度不同的特性,提出了基于局部不变特征的图像质量评价算法。该算法在失真图像结构相似度质量分布图的基础上,提取图像的局部不变特征点,将这些特征点周围一定区域赋予较大的视觉权重,最后运用综合加权策略来衡量失真图像的质量。在标准图像测试库上的实验结果表明,该算法计算复杂度相对较低,较大地提高了结构相似度算法的评价效果,与人眼主观感知图像质量取得了更好的一致性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：466kb
    • 提供者：weixin_38628429

  1. 使用全局信息对图像局部不变特征进行匹配

  2. 使用全局信息对图像局部不变特征进行匹配

  3. 所属分类：其它

  1. 基于尺度不变特征变换的SAR图像配准改进方法

  2. 基于尺度不变特征变换的SAR图像配准改进方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-01
    • 文件大小：859kb
    • 提供者：weixin_38536716

  1. 使用非下采样Contourlet变换从单个图像中提取照明不变的面部特征

  2. 不同的照明条件下的人脸识别是具有挑战性的，尤其是对于单个图像的基于识别系统。 精确的光照不变性是解决此问题的有效方法。 但是，现有的方法是很难同时抽取多尺度和多- 在同一时间，这对于captur 荷兰国际集团的面部图像的内在特性重要directiv 两者均几何结构。 在本文中，我们建议采用对数非抽样Contourlet变换（LNSCT）到estimatË 来自单张脸部图像的反射率分量，并将其称为用于脸部识别的照度不变特征，其中NSCT是完全位移不变，多尺度和多方向的变换。 低碳CT 可以使

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：846kb
    • 提供者：weixin_38588520

  1. 基于掩模搜索的快速尺度不变特征变换图像匹配算法

  2. 尺度不变特征变换(SIFT)算法在图像匹配领域得到广泛应用,为降低其计算复杂度,提出了一种基于掩模(Mask)搜索的SIFT快速图像匹配算法。首先,分析图像的纹理信息,使用Harris算法的角点响应函数(CRF)对图像进行分区,将纹理复杂度较高的区域作为Mask并生成Mask金字塔,以减小特征点的搜索空间;其次,在极坐标系下建立7区域的圆形描述子,并降低其维度;最后,根据特征点极值类别进行同类匹配,以降低匹配复杂度。实验结果表明,采用Mask的特征搜索方法以损失较小匹配质量为代价,能够有效提升算

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：10mb
    • 提供者：weixin_38655878

  1. 改进的尺度不变特征变换算法并行加速双目测距系统及其实现

  2. 在数字图像处理领域中,尺度不变特征变换(SIFT)算法是特征点识别的代表性算法。以开放运算语言(OpenCL)并行计算为加速手段,建立了基于改进的SIFT算法的双目测距系统,深入研究了如何加快SIFT算法的运算速度。在加快SIFT算法方面,选取了积分均值模糊,并利用OpenCL对其进行并行加速,对算法进行并行优化后,使之能够在NVIDIA GPU硬件平台上进行实现。在获取精确视差方面,对原SIFT匹配方法进行了改进,极大地提高了匹配效率。此外,构建了双目测距异构计算实验平台,并进行实验。实验平台

  3. 所属分类：其它

  1. 尺度不变特征与几何特征融合的人耳识别方法

  2. 要提高人耳的识别率,关键是特征的提取与表达。尺度不变特征变换(SIFT)技术是局部点特征提取算法,在尺度空间寻找极值点,提取对图像的尺度和旋转变化具有不变性,对光照变化和图像变形具有较强的适应性的特征向量。尝试用SIFT技术来提取外耳图像的结构特征点以形成稳定的特征描述子,为了克服一幅图像中有多个局部描述子相似的问题,在SIFT特征描述子中融入一个耳廓几何特征。最后采用特征向量的欧氏距离作为两幅图像相似性度量标准进行人耳识别。在耳图像库上进行实验,结果表明,该方法不仅可以有效地提取人耳特征,通过

  3. 所属分类：其它

  1. 特征点和不变矩结合的遥感图像飞机目标识别

  2. 目的传统的飞机目标识别算法一般是通过目标分割,然后提取不变特征进行训练来完成目标的识别。但是,对于实际情况比较复杂的遥感图像飞机目标,至今没有一种适合多种机型的分割识别算法。针对现有识别算法的不足,提出一种基于特征点空间分布、颜色不变矩和Zernike不变矩相结合的遥感图像飞机目标识别算法。方法首先,对预处理后的遥感图像和模板图像进行小波变换,在低分辨率图像下采用圆投影特征进行粗匹配,确定候选目标;粗匹配结束后,提取高分辨率图像的多尺度Hartis-Laplace角点,并画出Delaunay三角

  3. 所属分类：其它

  1. 基于压缩感知与尺度不变特征变换的图像配准算法

  2. 尺度不变特征变换（SIFT）算法是图像配准中一种用来描述局部特征最稳健，使用最广泛的方法。针对存在关键点特征描述向量维数较高，算法计算复杂的问题，提出了一种基于稀疏随机投影(SRP)与SIFT相结合的图像配准算法，该算法把压缩感知理论的稀疏特征表示概念引入SIFT算法中，即SRP-SIFT，用稀疏特征表示方法对SIFT关键点特征向量进行提取，再使用相应的L1距离度量进行特征向量的匹配。对新算法和相关SIFT算法进行了图像配准实验，实验结果表明，SRP-SIFT算法对包含复杂结构内容的图像配准性能

  3. 所属分类：其它

  1. 基于彩色二进制局部不变特征的图像配准

  2. 提出了一种适用于彩色图像的局部不变特征配准方法。特征点提取阶段，提出了快速分割测试特征颜色差异(CDoFAST)特征点检测方法，计算图像的颜色不变量，以此为输入在尺度空间检测FAST 极值点，在极值点附近对高斯差分算子(DoG)值进行插值和拟合，以最终确定特征点的位置和尺度。特征描述符生成阶段，提出了一种新的彩色二进制局部不变特征(CBLID)，采样点邻域结构类似于人眼视觉的重叠，通过统计方向图生成二进制链码，具备旋转、尺度缩放、光照不变性和抗噪性能。通过计算汉明距离进行匹配并结合随机抽样一致性

  3. 所属分类：其它

  1. learning1M：此存储库包含我们的论文“从1M图像中学习基于检索的本地化的条件不变特征”和“几何可映射的图像特征”的代码-源码

  2. 从1M图像中进行基于检索的定位的学习条件不变特征 该存储库包含我们论文的代码和。 相应的模型和训练/测试图像列表可在 下载。 该代码已使用TensorFlow 1.10.0和Python 3.5.6进行了测试。 它使用以下git存储库作为依赖项： 可以使用以下方式下载培训数据： 用于从1M图像中进行基于检索的定位的学习条件不变特征的模型表2 名称 模型 我：三胞胎 Triplet_5e-6_all_conditions_angle_1-4_cu_LRD0.9-5_noPCA_lam0.5

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：739kb
    • 提供者：weixin_42121754
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