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  1. RANSAC算法剔除匹配误配点原理

  2. ransac算法随机一致性采样方法被广泛应用于影像匹配中剔除匹配点对中的误配点对,效果明显,这段代码系网友所写,详细介绍了该方法的基本原理
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2010-10-22
    • 文件大小:564kb
    • 提供者:harris_shang
  1. ransac 剔除图像匹配中的误匹配点

  2. 使用VC编写的ransac源代码,能够调通,剔除图像匹配中的误匹配点
  3. 所属分类:C/C++

    • 发布日期:2011-04-23
    • 文件大小:629kb
    • 提供者:lu30129
  1. ransac遥感影像匹配去除误差点

  2. 遥感影像匹配去除粗差点ransac程序,经过改进,能适应大图像多误差点剔除,速度加快。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2012-09-06
    • 文件大小:2kb
    • 提供者:tianyimoer
  1. 基于SIFT和SURF的遥感图像配准matlab代码

  2. 压缩包中包含sift和surf的图像配准,先用sift或者surf特征提取,然后进行特征匹配,最后还用RANSAC进行误匹配剔除。sift是在Lowe官网源码上进行更改,surf直接使用MATLAB自带函数detectSURFFeatures()。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2016-06-03
    • 文件大小:2mb
    • 提供者:yunlinwang
  1. harris角点提取 ncc粗提取 ransac提取误匹配

  2. 本代码主要是harris角点提取,ncc算法进行粗匹配,然后ransac算法剔除误匹配点 (harris ncc ransac) 本代码主要是harris角点提取,ncc算法进行粗匹配,然后ransac算法剔除误匹配点 (harris ncc ransac)
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2017-09-19
    • 文件大小:436kb
    • 提供者:jwtqqwhh
  1. 特征匹配之误匹配剔除算法

  2. 本代码是特征匹配及误匹配的剔除,主要包括三种剔除方法 1.交叉匹配过滤 2.比率测试 3.单应性检测 详细介绍可以参考我的博客:https://www.cnblogs.com/feifanrensheng/p/9168627.html
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2018-06-12
    • 文件大小:1mb
    • 提供者:buaa_zn
  1. OpenCV3.0实现SIFT特征提取+RANSAC剔除误匹配点

  2. OpenCV3.0实现SIFT特征提取+RANSAC剔除误匹配点,首先进行提取SIFT特征点。然后再通过RANSAC剔除误匹配点
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2018-11-21
    • 文件大小:3mb
    • 提供者:lindamtd
  1. surf匹配代码111

  2. 一种具有尺度和旋转不变性特点的特征点提取和描述方法,称作SURF算法。该算法对比与当前的算法具有相似甚至更好的可重复性、鲁棒性,并且计算的更快,本程序是surf匹配 并用ransac算法进行误匹配点剔除。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-12-13
    • 文件大小:359kb
    • 提供者:qq_41941017
  1. matlab下harris+surf匹配

  2. 实现功能有:harris+surf匹配,RANSAC剔除误匹配点,利用正确匹配点计算单应矩阵,计算匹配精度RMSE。提供了两张照片可供使用
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-04-01
    • 文件大小:629kb
    • 提供者:babyzbb636
  1. 相对定向中误匹配的剔除方法

  2. 对图像进行极几何估算和基本矩阵的求解方法
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2014-05-10
    • 文件大小:381kb
    • 提供者:wcl5316694
  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. 一种改进的RANSAC图像匹配算法

  2. 图像匹配( )是将不同时间、不同成像设备在不同条件下(气候、光照、方位等)获取的两幅或多幅图像进行匹配的过程。图像匹配是图像分析和处理的基本问题,在计算机视觉、模式识 别、医学图像处理、遥感融合、影像分析等领域都有重要应用。采用最广泛的是基于特征点的图像匹配算法, 其中用得最多的是采用SIFT(scale invariant feature transform)算子来描述一幅图像的特征,进而采用RANSAC算 法来剔除误匹配点。然而传统RANSAC算法在图像不同尺度上去掉误匹配点的精度不高。因此
  3. 所属分类:其它

  1. 基于SURB结合随机抽样一致算法在鞋面匹配中的应用

  2. 针对鞋面匹配中存在的尺度变化、光照变化以及噪声干扰等问题,提出基于加速稳健特征和对象请求代理(SURF-ORB)算法结合随机抽样一致(RANSAC)算法的鞋面匹配检测算法。采用SURF算法提取鞋面图像特征点;通过ORB算法对提取到的特征点进行描述,得到描述子;采用汉明距离完成初匹配,再结合RANSAC算法对由噪声干扰和光照变化而产生的误匹配点进行剔除,获得较为精准的匹配点对。结果表明:当鞋面图像中存在尺度变化、光照变化和噪声干扰等影响时,该算法能够准确匹配,具有较强的稳健性。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-23
    • 文件大小:17mb
    • 提供者:weixin_38582793
  1. 基于图像相似几何特征的双目匹配算法

  2. 针对传统外极线约束的匹配算法存在误匹配率、漏匹配率较高的问题,提出了基于图像相似几何特征的双目匹配检验和筛选算法。利用外极线几何约束算法获得不共外极线和共外极线的初始匹配点。根据左右图像正确的匹配点具有相似的几何位置关系,引出最大向量角和最大角度差准则。对于不共外极线的初始匹配点,提出了基于更新策略的视差梯度约束与最大向量角准则相结合的误匹配剔除算法,降低了误匹配率,并且克服了只用视差梯度约束过多误剔除的缺陷。对于共外极线的初始匹配点,提出利用最大角度差和最大向量角准则筛选正确的匹配点,然后进一
  3. 所属分类:其它

  1. 月球CCD影像的快速匹配算法

  2. 影像匹配是基于CCD数据获得月球高程数据的基础和关键。研究了月球CCD影像的小波金字塔分层匹配算法。利用小波分析的多分辨率特性,对CCD影像进行小波分解,构造了金字塔顶层影像误匹配剔除策略及金字塔底层影像匹配点的快速搜索策略,实现了自粗尺度到细尺度的匹配算法。该算法通过减少非同名像点的匹配时间和搜索时间,大大降低了运算量,从而提高了匹配效率和配准精度。实验结果表明,该算法在匹配正确率和匹配效率方面都获得了很好的效果。
  3. 所属分类:其它

  1. 基于特征点能量的双目立体匹配稳健算法

  2. 为提高双目立体视觉测量图像精确匹配的稳定性,提出一种基于特征点能量的稳健匹配新算法。该算法基于极线约束获取左右图像中特征点的初始匹配,根据特征点之间极线约束关系定义了一种不受仿射变换影响的能量来描述特征点,通过比对特征点能量值来剔除误匹配。该算法有效降低了误匹配率和误剔除率,从而满足多视角测量数据拼合过程中严格限制误匹配率的要求。实验结果表明,该算法正确匹配率大于95%,误剔除率小于2%,具有较强的稳健性。
  3. 所属分类:其它

  1. 基于颜色内相关和自适应支撑权重的立体匹配算法

  2. 立体匹配的关键问题是确定一个合适的匹配代价关系,颜色内相关作为像素点的固有特性,能够有效地反映出匹配像素点间的微小差异。对传统的自适应支撑权重 (ASW)方法进行改进,提出了一种基于颜色内相关和自适应支撑窗口的立体匹配算法,该方法结合了颜色相似性、欧式距离相似性和颜色内相关相似性来确定匹配窗口内像素点的权重大小。同时为了消除光照不同对图像匹配结果的影响,将匹配点先进行rank变换后再进行匹配代价关系计算。对计算出的初始视差图进行三步优化,剔除由图像遮挡、重复等引起的不同视差错误,从而得到最终的视
  3. 所属分类:其它

  1. 三维点云中关键点误匹配剔除方法

  2. 三维点云关键点配准与识别过程中存在寻找匹配对不理想、大量误匹配对及配准与识别准确率下降等问题,提出了一种新颖的关键点误匹配剔除方法。在关键点检测阶段, 基于边缘点及其邻域点大多分布在同侧的特性, 提出了一种边缘点检测算法, 剔除处于边缘的关键点, 以提高关键点的可重复性和可匹配性, 并降低关键点特征匹配的误匹配率。在关键点特征匹配阶段, 对经由最近邻算法得到的初始关键点匹配对, 通过Kmeans算法和分裂法, 剔除掉大量错误的关键点匹配对, 从而提高三维点云之间关键点的匹配率。实验结果表明, 该
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-04
    • 文件大小:10mb
    • 提供者:weixin_38737144
  1. 动态背景下基于帧间差分与模板匹配相结合的运动目标检测

  2. 基于图形处理器单元(GPU)提出了一种帧间差分与模板匹配相结合的运动目标检测算法。在CUDA-SIFT(基于统一计算设备架构的尺度不变特征变换)算法提取图像匹配特征点的基础上,优化随机采样一致性算法(RANSAC)剔除图像中由于目标运动部分产生的误匹配点,运用背景补偿的方法将静态背景下的帧间差分目标检测算法应用于动态情况,实现了动态背景下的运动目标检测,通过提取目标特征与后续多帧图像进行特征匹配的方法最终实现自动目标检测。实验表明该方法对运动目标较小、有噪声、有部分遮挡的图像序列具有良好的目标检
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-31
    • 文件大小:679kb
    • 提供者:weixin_38725260
  1. 基于优化采样的RANSAC图像匹配算法

  2. 视觉定位系统中,图像匹配的精度直接影响整个定位系统的精度,针对图像匹配中存在的误匹配率较高等问题,提出了一种基于多层次FAST(MFAST)和优化采样的随机采样一致性(RANSAC)算法的图像匹配算法。首先采用MFAST算法提取角点,运用加速稳健特征算法确定主方向生成特征描述符;然后在基于RANSAC的框架下,利用改进的加权K-最近邻分类方法选取新的样本集合计算出最佳模型参数,从而剔除误匹配点。在真实场景下进行实验,结果表明,与传统算法相比,该算法能高效剔除误匹配点,提高图像的匹配精度,且满足实
  3. 所属分类:其它

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