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SIFT特征匹配(Scale Invariant Transform-)
SIFT它是一种局部特征,是在尺度空间寻找极值点,提取位置,尺度,旋转不变量信息,,然后使用关键点邻域梯度的主方向作为该点的方向,以此实现算子对尺度和方向的无关性.其匹配能力较强,其匹配能力较强,可以处理两幅图像之间发生平移,旋转,仿射变换情况下的匹配问题,甚至在某种程度上对任意角度拍摄的图像也具备较为稳定的特征匹配能力。
所属分类:
专业指导
发布日期:2009-06-24
文件大小:1048576
提供者:
wudaojun
sift特征匹配技术研究
SIFT特征匹配算法是目前国内外特征点匹配研究领域的热点与难点,其匹配能力较强,可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题,甚至在某种程度上对任意角度拍摄的图像也具备较为稳定的特征匹配能力。
所属分类:
其它
发布日期:2009-07-08
文件大小:2097152
提供者:
huc0701
Sift算法与VC代码
Sift是David Lowe于1999年提出的局部特征描述子,并于2004年进行了更深入的发展和完善。Sift特征匹配算法可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题,具有很强的匹配能力。在Mikolajczyk对包括Sift算子在内的十种局部描述子所做的不变性对比实验中,Sift及其扩展算法已被证实在同类描述子中具有最强的健壮性。 总体来说,Sift算子具有以下特性: (1)Sift特征是图像的局部特征,对平移、旋转、尺度缩放、亮度变化、遮挡和噪声等具有良好的不变性,对视觉
所属分类:
其它
发布日期:2009-07-11
文件大小:360448
提供者:
byxdaz
SIFT特征详细介绍
SIFT特征匹配算法是目前国内外特征点匹配研究领域的热点与难点,其匹配能力较强,可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题。详细介绍了SIFT的原理,是经典的图像特征点检测算法。
所属分类:
其它
发布日期:2009-07-12
文件大小:1048576
提供者:
hhubin112
sift 介绍的讲义内容完整
SIFT特征匹配技术讲义:SIFT特征匹配算法是目前国内外特征点匹配研究领域的热点与难点,其匹配能力较强,可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题,甚至在某种程度上对任意角度拍摄的图像也具备较为稳定的特征匹配能力。该算法目前外文资料较多,但中文方面的介绍较少。为此我撰写了这篇文档,以帮助国内的研究学者尽快入门,以最快的速度去体验SIFT算法的魅力!
所属分类:
其它
发布日期:2009-07-18
文件大小:1048576
提供者:
bupt_li
SIFT源码(加入几何约束)
之前上传的版本有很多错配,这个应该会好些吧。加入了基本矩阵、仿射变换等几何约束以减少错配,同时用C++类做了几个封装,代码看上去比原来也整齐多了,大家交流为主,欢迎批评指正。
所属分类:
C++
发布日期:2009-09-24
文件大小:110592
提供者:
caoweiquan322
Asift(affine sift)抗相机视角变换的sift算子的pdf
是一个非常优秀的 提供了开源代码的抗sift算子的方法 它的作者之一是俞国申 感谢 这个方法对于rigid物体 平面的物体 可以抵抗因为相机的变化而带来的sift算子匹配变少的问题 实验证明此方法比目前流行的MSER等方法要好很多
所属分类:
专业指导
发布日期:2009-11-13
文件大小:3145728
提供者:
slalay
SIFT算法简介 中文
SIFT算法由D.G.Lowe 1999年提出,2004年完善总结。后来Y.Ke将其描述子部分用PCA代替直方图的方式,对其进行改进。 2 SIFT 主要思想 SIFT算法是一种提取局部特征的算法,在尺度空间寻找极值点,提取位置,尺度,旋转不变量。 3 SIFT算法的主要特点: a) SIFT特征是图像的局部特征,其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性,对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性。 b) 独特性(Distinctiveness)好,信息量丰富,适用于在海量特征数据库中进行
所属分类:
其它
发布日期:2009-11-16
文件大小:1048576
提供者:
rushwolfbupt
SIFT算法小结.doc
1 SIFT 发展历程 SIFT算法由D.G.Lowe 1999年提出,2004年完善总结。后来Y.Ke将其描述子部分用PCA代替直方图的方式,对其进行改进。 2 SIFT 主要思想 SIFT算法是一种提取局部特征的算法,在尺度空间寻找极值点,提取位置,尺度,旋转不变量。 3 SIFT算法的主要特点: a) SIFT特征是图像的局部特征,其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性,对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性。 b) 独特性(Distinctiveness)好,信息量丰富,适用
所属分类:
其它
发布日期:2010-01-02
文件大小:273408
提供者:
wnz19860624
sift提取图像特征(尺度变换空间) C++实现
sift提取图像特征(尺度变换空间),C++实现
所属分类:
C++
发布日期:2010-01-07
文件大小:1048576
提供者:
huanhuan009
SIFT算法英文原文
Sift是David Lowe于1999年提出的局部特征描述子,并于2004年进行了更深入的发展和完善。Sift特征匹配算法可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题,具有很强的匹配能力。在Mikolajczyk对包括Sift算子在内的十种局部描述子所做的不变性对比实验中,Sift及其扩展算法已被证实在同类描述子中具有最强的健壮性。 总体来说,Sift算子具有以下特性: (1)Sift特征是图像的局部特征,对平移、旋转、尺度缩放、亮度变化、遮挡和噪声等具有良好的不变性,对视觉
所属分类:
其它
发布日期:2010-03-10
文件大小:598016
提供者:
shareshow
尺度不变特征变换的SIFT算法程序要点
尺度不变特征变换的SIFT算法程序要点,含有各部分的公式和描述。
所属分类:
其它
发布日期:2010-03-29
文件大小:546816
提供者:
xxf88fxx
一篇Lowe 的sift论文翻译
摘要 我们已经开发出了一个通过使用局部特征进行目标识别的系统。这些特征是尺度、平移和旋转不变的,并且具有一定的灰度变化性和仿射及三维摄影变换不变性。这些特征与灵长类动物的目标识别有一些共同的特性。这些特征可以通过一个分阶段的滤波过程在尺度空间中得到那些稳定点。这些关键点通过将其图像梯度表示为多尺度下的多向性平面从而可以忍受如想畸变。这些关键点作为最邻近索引的输入,用于候选匹配。候选匹配的最终确认是通过最小残差的最小二乘估计得到的。
所属分类:
专业指导
发布日期:2010-06-03
文件大小:395264
提供者:
ypcai06
关于SIFT 的 中文讲义 较为 详细的对Robert Hess源代码的进行了分析
图像匹配是当前虚拟现实、计算机视觉等领域的一个研究热点。目前,对图像匹配技术提出了很多匹配算法,这些匹配算法都有以下共同点:图像间的焦距要一致,不能有尺度缩放,旋转不能太大,变形不能太明显,还有光照变化、仿射变换等等方面受到限制;因此大多数算法共同的缺点是:特征的检测困难,算法稳定性较差。针对当前特征匹配算法存在的不足,我们的项目——图像识别,以尺寸不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform,简称SIFT)算法为基础, 通过提取稳定的特征,可以实现差异较大
所属分类:
其它
发布日期:2010-06-04
文件大小:546816
提供者:
manchesterunitedhust
SIFT基本术语(介绍SIFT的一些基本知识)
详细介绍了SIFT文章中会用到的一些术语
所属分类:
专业指导
发布日期:2010-06-11
文件大小:75776
提供者:
amstudying
基于SIFT的图像拼接算法
基于尺度不变特征变换的图像拼接算法,其中包括SIFT特征提取、RANSAC特征点提纯和图像拼接三块内容
所属分类:
其它
发布日期:2010-09-23
文件大小:334848
提供者:
sytar
matlab实现SIFT变换
SIFT特征(Scale-invariant feature transform,尺度不变特征转换)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征,它在空间尺度中寻找极值点,并提取出其位置、尺度、旋转不变量。这里提供了用matlab实现SIFT变换的源代码。
所属分类:
专业指导
发布日期:2012-05-20
文件大小:2097152
提供者:
luckyivy10
SIFT变换代码及原著论文、解释
原作者写的代码及论文。由于作者论文对算法相关的描述并不十分详细,对初学者来说要看懂有些困难,另外还有一份中文详解,对理解SIFT变换很有作用
所属分类:
教育
发布日期:2014-05-30
文件大小:6291456
提供者:
liuholysun
MATLAB SIFT 代码
matlab 实现的 sift 变换 的代码,包含整个过程的详细步骤。
所属分类:
其它
发布日期:2014-08-14
文件大小:3145728
提供者:
eagleest
基于Harris和SIFT变换的遥感影像匹配算法
图像匹配是许多遥感图像处理和图像分析的关键部分。 传统的基于角点的灰色关联匹配算法由于不具有旋转不变性,需要人工干预才能进行粗略匹配,无法实现自动化。 SIFT(尺度不变特征变换)算法可以解决图像旋转,缩放等问题,但对于高分辨率遥感图像而言,由于几何特征更清晰,纹理信息更丰富,该算法消耗更多的内存,运算速度较快。速度慢的问题非常突出。 两种提出的图像匹配算法的组合是基于哈里斯角和SIFT描述子的。 实验结果表明,与SIFT算法相比,该算法显着减少了计算时间,在保持SIFT描述符的旋转不变性和适应
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-05
文件大小:406528
提供者:
weixin_38628926
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