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  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. SIFT 算法学习资料；

  2. 含有 SIFT 的 vc 代码（基于OPEN CV) 和一份程序解说 ppt。 经过多方求取，学习，发现这是目前学习 sift 算法细节最有用的2份资料了，c 代码虽然是基于 open cv 的，但是不影响对 sift 算法整个流程的展现，只用到 openv 中对图像操作的部分，完全可以修改成纯 VC ++ 的代码哦~~

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-05-24
    • 文件大小：988kb
    • 提供者：littlexidong

  1. 两种方法实现图像拼接

  2. 本程序集成咯两种图像匹配算法： 1、基于角点匹配的 此算法运行速度较快，特别是角点检测那步，角点匹配采用了邻域互相关的匹配算法，运行速度稍慢，依赖于算法中的参数设置；针对变化小的图像次算法进行匹配，效果较好，根据具体应用修改内部参数可以提高速度，几乎可以达到实时的拼接！ 2、基于SIFT特征的图像拼接 此算法运行速度较慢，特别是SIFT特征检测那步，但是本算法能够实现复杂变形图像的匹配，能够完成一般算法不能完成的匹配任务！ 前者主要用于变化小的图像的匹配，如全景图拼接! 后者主要用于复杂变形情

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-11-03
    • 文件大小：456kb
    • 提供者：yangfengnpu

  1. 一种基于图像特征点提取及匹配的方法

  2. 针对图像特征提取与匹配的适应性和准确性的问题，将尺度不变特征变换 (SIFT，Scale Invariant Feature Transform)算法应用到图像匹配领域．首先从原理上对SIFT算 法的特性进行了分析，并以visual studio 2005为开发平台对SIFT算法分步骤进行了实现；最后 以基于欧氏距离的最近邻准则作为特征的相似度量将SIFT算法提取的特征应用于图像特征 匹配，并对不同的近邻比进行比较，给出了建议值．通过3组实验图像的匹配结果表明，SIFT 算法提取的特征对图像缩

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2011-06-06
    • 文件大小：228kb
    • 提供者：queencff

  1. 一种基于不变特征的视频拼接方法

  2. 视频拼接是空中监视的一个关键部分，它有助于人们从全局的角度理解监控场景。视频拼接包括图像的 配准和融合两部分。提出了一种基于不变特征的视频拼接方法，它通过相邻两帧的拼接来实现全景图的拼接。该 算法配准部分首先采用梯度方向直方图确定相邻两帧的旋转角度；其次检测两幅图像的角点，特征描述采用SIFT， 并结合旋转角度对特征点进行粗匹配；然后对粗匹配的结果采用RANSAC 算法剔除错误匹配点。融合部分采用灰 度加权的方法。实验结果表明，该算法能够有效地进行视频拼接，甚至存在运动目标的干扰下也能够完成拼

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2011-06-08
    • 文件大小：502kb
    • 提供者：pzh123789

  1. 一种基于特征点的无人机影像自动拼接方法

  2. 摘要：论述了当前无人机影像快速拼接可选用的方法及可行性，将稳健的SIFT算法引入无人机影像自动拼接中，分析了该算法各阶段所消耗的时间。结合无人机自身的特点对算法进行改进，在进行特征点提取前通过估算相邻影像间的重叠度缩小了搜索范围；进行尺度空间极值点探测时通过实验获取了适应于无人机影像的最优高斯核尺寸，克服了传统SIFT算法采用固定核尺寸方法的缺陷，既减少了时间消耗，又尽可能多地获得了特征点，最后应用LM方法求得精确变换矩阵，完成了影像镶嵌。实验结果表明，该算法对无人机影像拼接具有较好的适应性，

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-12-09
    • 文件大小：496kb
    • 提供者：xkb2011

  1. 图像匹配 sift算法

  2. SIFT算法的matlab实现 SIFT算法基于图像特征尺度选择的思想，建立图像的多尺度空间，在不同尺度下检测到同一个特征点，确定特征点位置的同时确定其所在尺度，以达到尺度抗缩放的目的，剔出一些对比度较低的点以及边缘响应点，并提取旋转不变特征描述符以达到抗仿射变换的目的。该算法主要包含4个步骤: (1)建立尺度空间,寻找候选点； (2)精确确定关键点,剔除不稳定点； (3)确定关键点的方向； (4)提取特征描述符。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-04-25
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：xjwun

  1. OpenCV SIFT 特征点检测 代码

  2. 只用OpenCV，五行搞定SIFT特征点检测（除了预编译头，读图，显示，就五行）。一行一分，有运行结果截图。 运行环境 VS2008/VS2010 + OpenCV2.3.1 声明： 代码很短，为截图，请下载后自行敲到工程里。 代码不包含特征点匹配，请自行琢磨。 原始的SIFT特征点检测代码（http://www.cs.ubc.ca/~lowe/keypoints/）要依赖好几个库，还需要OpenCV,调用繁琐，而且速度也一般。 为了大家考虑，建议使用原始代码练习一下,但愿大家都不下载此资源；

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2012-06-06
    • 文件大小：224kb
    • 提供者：fulrbuaa

  1. sift算法程序

  2. sift算法经典程序 SIFT为了实现不同图像中相同场景的匹配，主要包括三个步骤： 1、尺度空间的建立； 2、特征点的提取； 3、利用特征点周围邻域的信息生成特征描述子 4、特征点匹配。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-08-04
    • 文件大小：431kb
    • 提供者：xdxuwenlong

  1. 图像匹配SIFT和旋转不变LBP相结合的图像匹配算法

  2. SIFT和旋转不变LBP相结合的图像匹配算法论文 IFT算法是性能最好、应用最广泛的基于局部特征的图像匹配算法，但其计算复杂度高．为此，提出一种 SIFT和旋转不变LBP相结合的图像匹配算法，以提高SIFT算法的速度．首先利用SIFT关键点检测方法在2幅待 匹配图像上分别检测关键点，得到2个关键点集；然后计算每个关键点周围图像区域的旋转不变LBP特征，并将其 作为该关键点的描述；最后采用基于关键点最近邻距离比值的匹配策略，找出2个关键点集之间存在匹配关系的关 键点对．实验结果表明，文中算法对结

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2015-02-28
    • 文件大小：814kb
    • 提供者：u013262531

  1. sift算法提取图像特征点（不含匹配）

  2. 基于sift对输入图像进行特征点的提取，采用的是默认参数，没有两个图像特征点匹配的部分

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2015-05-04
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：u010232628

  1. 基于opencv的特征包

  2. openc中封装好了仿射不变性特征sift的检测与提取，但是杜宇维数如此大的特征不适合直接导入到分类器，我们采用的是使用特征包的形式进行特征点的聚类，这样就能用概率统计思想来进行降维处理。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-01-07
    • 文件大小：229kb
    • 提供者：u013967613

  1. 一种基于 SIFT 的特征提取在人脸识别算法中的研究

  2. 因素的影响。基于 SIFT 特征提取的人脸识别隶属于局部的特征点的提取算法，这种算法目前来将在人脸图像遭受复杂环境的影响时具有将强的鲁棒性，是人脸识别的主流和发展趋势。未来的人脸识别技术会有更快更高效的算法被提出，检验一个算法的健壮性的好坏最终要的就是检测其在真实环境中的表现能力，也就是对存在噪声、光照、姿势、表情、部分遮挡、旋转、尺度变化以及一定程度的仿射变换等干扰因素影响下的鲁棒性；此外 3D 人脸识别技术也是人脸识别发展的一个重要方向，通过 3D 可变模型对人脸进行建模，摆脱二维人脸算法

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2016-02-22
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：zhq0609

  1. 图像sift特征提取实验

  2. sift特征提取、筛选的matlab实现，参数可自己选择，由像素极值点提取亚像素极值点，hessian矩阵删除边缘效应。

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2017-04-12
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：u010627377

  1. FAST检测角点+SIFT特征描述符描述角点（MATLAB）

  2. FAST算法原理：若某像素与其周围邻域内足够多的像素点相差较大，则该点可能是角点。用FAST算法检测角点，代替差分高斯金字塔取极值检测角点的方法，速度块；接着用SIFT特征描述符描述角点，省略尺度空间值，只用原图像中角点邻域的梯度值和方向计算角点主方向，接着计算32个方向向量来描述角点。之和可用于特征点匹配。

  3. 所属分类：图像处理

    • 发布日期：2017-09-05
    • 文件大小：42kb
    • 提供者：liuerin

  1. 特征点匹配qt界面显示

  2. sift特征提取，然后使用ubuntu+qt显示结果；sift特征提取，然后使用ubuntu+qt显示结果

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2018-01-18
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：gcg123456

  1. sift特征提取与匹配C++范例(基于opencv、VS17)

  2. sift特征提取与匹配C++代码，1000行完整代码，超详细注释，基本每五行一注释，有少许BUG。 1.提取特征点算法（包括尺度空间的极值探测、关键点的精确定位、确定关键点的主方向、关键点的描述）； 2.匹配算法 3.运行需要调用openCV3.4.0库。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2020-05-21
    • 文件大小：9mb
    • 提供者：a922922737

  1. Image_Measurement_Vanishing_Points-master.zip

  2. Matlab：基于消影点算法的图像拼接，通过sift求解特征点匹配后，求各自的单应性转换，最后将两张图拼接成一张图片，代码附带例子，可直接运行；

  3. 所属分类：图像处理

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：Reign_Man

  1. 大仿射场景的混合特征提取与匹配

  2. 为了提高大规模场景三维重建中的精度，在保证算法效率的前提下，提取两种局部稳定不变特征，并采用多特征融合方法进行匹配。针对基于航拍影像和城市街景图像联合建模存在的问题，提出了一种两种局部稳定特征匹配的方法。其步骤为：先提取ASIFT(Affine Scale Invariant Feature Transform)特征点和MSER(Maximally Stable Extremal Regions)特征区域，并对MSER算法进行改进，得到这两种稳定的图像特征；再用SIFT(Scale Invari

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：14mb
    • 提供者：weixin_38672807

  1. 基于分组SIFT的图像复制粘贴篡改快速检测算法

  2. 针对现有图像复制粘贴篡改检测算法计算复杂度过高的问题，提出了一种基于分组尺度不变特征变换的图像复制粘贴篡改快速检测算法。首先，利用简单线性迭代聚类将输入图像分割成非重叠且不规则的块；然后，根据图像块内结构张量属性将其分为平坦块、边缘块和角点块，提取图像块内的SIFT特征点作为块特征；最后，通过块特征的类间匹配定位篡改区域。所提算法通过图像块分类和类间匹配，在保证检测效果的同时，有效地降低了特征匹配定位篡改区域阶段的时间复杂度。实验结果表明，所提算法检测准确率为97.79%，召回率为90.34%，

  3. 所属分类：其它

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