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  1. 基于兴趣点不变矩的图像拼接

  2. 本文位居中国知网同类文章引用之前列,提出了一种基于兴趣点不变矩(IPIM) 的图像拼接技术。利用 Harris 角检测器获取图像中的兴趣点,计算兴趣点邻域的平移、旋转及尺度不变矩,通过比较各兴趣点邻域不变矩的欧式距离提取出初始特征点对,根据几何变换模型剔除伪特征对,最后利用正确映射模型实现图像的拼接。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2009-10-12
    • 文件大小:302080
    • 提供者:shushenlw
  1. 尺度不变特征点提取 论文

  2. 这是尺度不变 特征点提取论文,网上不容易找到的,有用的同学,大家拿去用啦
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2010-05-06
    • 文件大小:223232
    • 提供者:wmsj31
  1. sift图像配准 实现尺度不变 旋转不变 仿射不变

  2. 本资源提供了 sift算法的特征提取 及其匹配
  3. 所属分类:C/C++

    • 发布日期:2011-04-24
    • 文件大小:533
    • 提供者:yuelingchen
  1. 基于MATLAB的PCA SIFT算子的实现

  2. 基于MATLAB的数字图像处理特征提取 与配准 PCA Sift 基于 主成份分析 尺度不变特征转换的图像特征匹配
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2011-09-11
    • 文件大小:690176
    • 提供者:stellar0
  1. 尺度不变特征提取\基于SURF的图像配准与拼接技术研究

  2. 本文基于SURF的图像配准与拼接技术研究,主要讲述尺度不变性特征
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2011-09-22
    • 文件大小:8388608
    • 提供者:yao_j1115
  1. SIFT 实现程序

  2. SIFT 实现程序,可以帮助你,更好的解局部特征提取,有需要就下吧!
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2011-12-15
    • 文件大小:21504
    • 提供者:peter860928
  1. 尺度不变特征提取 sift matlab代码

  2. 尺度不变特征提取 sift——matlab代码
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2012-04-19
    • 文件大小:94208
    • 提供者:xiaoxiangyutf
  1. 一种简化的SIFT图像特征点提取算法

  2. 针对目前尺度不变的图像特征点提取算法计算量较大,算法较复杂的问题,提出一种简化的SIFT图像 特征点提取算法。此算法通过改变金字塔尺度空间的结构实现对SIFT特征点提取过程的简化,通过改变特征 点描述子的结构实现对特征向量计算的简化,从而在保证算法鲁棒性的同时减少了计算量并增强了实时性。实 验证明了该算法的有效性。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2013-06-14
    • 文件大小:518144
    • 提供者:linfeng_1245
  1. dense Sift

  2. 此文件是稠密尺度不变特征提取(dense Sift),用于图像特征提取
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2014-05-05
    • 文件大小:4096
    • 提供者:u014742995
  1. 尺度不变特征提取

  2. matlab的资料,仅供matlab数字图像处理的初学者用
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2014-05-11
    • 文件大小:277
    • 提供者:u012192743
  1. sift 尺度不变特征提取以及TPS配准

  2. sift 尺度不变特征提取以及TPS配准, 尺度不变特征和互信息是常用的配准metric
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-04-30
    • 文件大小:270336
    • 提供者:negative_09
  1. SIFT特征提取

  2. matlab脚本,可实现特征提取。 SIFT,即尺度不变特征变换(Scale-invariant feature transform,SIFT),“尺度”的直观第一印象就是大小,尺度不变就是和图片的大小没有关系,简单的SIFT的理解是最后检测出来的特征点匹配适用于所有尺寸的图像
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-10-24
    • 文件大小:202752
    • 提供者:u013174148
  1. Sift尺度不变特征变换图像特征提取

  2. Sift尺度不变特征变换(Scale-invariant feature transform)图像特征提取,Step1:构建金字塔模型-对于各组图像而言,不同层采用不同高斯核函数进行滤波模糊化,各组所用sigma相同。Step2:高斯差分模型,两个高斯模型的差。Step3:计算关键节点。Step4:关键点定位---相位信息。Step5:关键点特征。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2018-10-27
    • 文件大小:6144
    • 提供者:u012879852
  1. python利用opencv实现SIFT特征提取与匹配

  2. 本文实例为大家分享了利用opencv实现SIFT特征提取与匹配的具体代码,供大家参考,具体内容如下 1、SIFT 1.1、sift的定义 SIFT,即尺度不变特征变换(Scale-invariant feature transform,SIFT),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。 1.2、sift算法介绍 SIFT由David Lowe在1999年提出,在2004年加以完善 。SIFT在数字图像的特征描述方面当之无愧可称之为最红
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-20
    • 文件大小:227328
    • 提供者:weixin_38550812
  1. SIFT特征提取算法实验

  2. SIFT特征提取算法实验 SIFT特征提取算法 1.1 算法定义 1.2 SIFT特征提取算法实验: 1.3 构造数据集 检测提取感兴趣点 2.1代码实现: 2.2.绘制特征点代码分析: 提取数据集中每张图片的SIFT特征并展示 3.1实现对比: 3.2代码实现: 4.计算两张图片间的SIFT特征匹配结果 4.1匹配实现: 4.2代码实现: 5.数据集内检索匹配图像 5.1代码实现: 5.2分析: 1.SIFT特征提取算法 1.1【定义】 尺度不变特征转换(Scale-invariant fea
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-06
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38637093
  1. 基于逐步细化特征提取的医学图像弹性配准

  2. 针对基于特征点的弹性配准方法对局部存在较大尺度形变的医学图像配准精度较低的不足,提出一种从全局到局部逐步细化的特征提取弹性配准方法.该方法首先采用尺度不变特征变换算法(scale invariant feature transform,SIFT)对图像进行特征提取与匹配以完成初步配准.然后通过计算参考图像和初步配准图像中所有控制点的领域均方差(mean square difference,MSD)寻找存在较大尺度形变的局部区域,在这些区域使用互信息再次进行特征提取,并利用层次B样条插值实现图像的
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-23
    • 文件大小:74752
    • 提供者:weixin_38648396
  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

    • 发布日期:2021-02-10
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38737565
  1. 基于快速视网膜关键点局部不变特征的激光主动成像目标识别

  2. 提出一种基于快速视网膜关键点(FREAK)局部不变特征的激光主动成像目标识别方法,在目标的矩、几何、轮廓等特征难以提取时仍然能够准确识别。提出差分加速分割检测特征(FAST-Difference)特征点检测方法,将加速分割检测特征(FAST)与高斯差分算子(DoG)相结合,快速提取出对于各种变换均具有稳健性的特征点;使用FREAK描述子生成特征向量,最后使用级联匹配方法完成特征向量的快速匹配。所提方法具有与人类视觉类似的特性:特征点检测阶段,FAST-Difference方法使用DoG进行多尺度
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-05
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:weixin_38681719
  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

    • 发布日期:2021-02-05
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38694355
  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

    • 发布日期:2021-02-05
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38705558
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