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  1. 一种简化的SIFT 图像特征点提取算法.pdf

  2. 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放、旋转、亮度变化的 ... 基于SIFT的图像配准方法Image registration approach based on SIFT

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-06-13
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：bobokids

  1. Sift算法与VC代码

  2. 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

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-07-11
    • 文件大小：360448
    • 提供者：byxdaz

  1. 计算机视觉实验的源代码,包括各种canny边缘提取,sift特征提取,摄像头标定,gabor滤波,立体视觉等算法

  2. 计算机视觉实验的源代码,包括各种canny边缘提取,sift特征提取,摄像头标定,gabor滤波,立体视觉等算法,这是小生一年的积淀啊，望大家顶顶

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-03-21
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：henryaichao6

  1. 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

  2. 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

  3. 所属分类：其它

  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：233472
    • 提供者：queencff

  1. 计算机视觉实验的源代码,包括各种canny边缘提取,sift特征提取,摄像头标定,gabor滤波,立体视觉等算法

  2. 计算机视觉实验的源代码,包括各种canny边缘提取,sift特征提取,摄像头标定,gabor滤波,立体视觉等算法 很全 直接能用

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2012-08-09
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：geekcn

  1. 一种基于HSV颜色空间和SIFT特征的车牌提取算法

  2. 为了克服ＳＩＦＴ 算法直接应用在车牌提取中表现出来的执行时间过长、误配率高的缺陷，提出了一种基于ＨＳＶ 颜色空间与ＳＩＦＴ 特征的两级车牌提取算法，先使用ＨＳＶ 颜色空间确定车牌的候选区域，进行快速粗定位，再使用ＳＩＦＴ 算法对候选区域进行精确定位与倾斜校正，在精确定位的同时也完成了对车牌汉字的辨识。这种方法不仅减少了ＳＩＦＴ 特征的计算量，而且也避免了复杂背景对于ＳＩＦＴ 特征匹配的干扰，大大提高了匹配准确率。最后通过编程实验证实本算法有良好的性能。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-09-23
    • 文件大小：567296
    • 提供者：tshtoppop3

  1. 基于sift算法与grabcut算法的图像分割代码

  2. 使用sift特征提取目标物与目标图片的特征点，进行匹配，从而找出目标物在图片中的范围，将该范围作为矩形区域传入grabcut函数，同时将匹配特征点作为前景点传入grabcut函数，进行图像分割。实验结果显示出不错的图像分割结果。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2014-05-22
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：u014369751

  1. 基于SIFT的图像匹配算法

  2. 本文将针对运用SIFT进行图像匹配的问题进行实验和研究讨论.第二部分分析SIFT特征提取方法, 第三部分将使用SIFT进行图像匹配实验, 并对实验结果进行分析讨论.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-04-13
    • 文件大小：575488
    • 提供者：hongtao177

  1. Sift图像局部特征提取方法及应用研究

  2. 基于局部特征提取方法是图像处理、分析及模式识别领域的热点研究问题之一。由于该技术有着广泛的应用前景，已经吸引了很多学者的关注，并涌现出了大量的研究成果。利用 SIFT 算法提取出的特征点进行图像匹配，对于图像的模糊、旋转、平移和尺度变换具有很强的鲁棒性，甚至对图像光照和视点变化具有一定的鲁棒性。本文主要研究了基于 SIFT 局部图像特征点提取算法。首先对特征点提取的原理进行了详细研究，针对SIFT算法原理分模块进行了研究；然后本文对SIFT特征点在图像匹配和图像拼接领域的应用进行了讨论；最后，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-10-13
    • 文件大小：20971520
    • 提供者：programmer0000

  1. 基于局部统计特性及SIFT算法的图像配准

  2. 针对SIFT算法运算量较大的问题,提出了一种改进算法,可以减少基于SIFT算法的图像匹配的运算量。首先定义图像的局部信息函数,使得局部信息函数数值大小反映该点是特征的概率的大小。利用一个阈值将局部信息函数进行分割,进而在局部信息较大的区域进行SIFT特征提取,局部信息小的区域不进行SIFT特征提取,从而达到提高SIFT特征点的检测效率。利用检测到的特征点的对应关系建立几何校正关系式,进而完成图像匹配。理论分析及实验表明,通过局部信息函数的预筛选功能,只用在较少的图像位置进行SIFT特征检测,就能

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-26
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38677255

  1. SIFT特征匹配的显微全景图拼接

  2. 针对细胞图像序列模糊、传统的特征提取方法鲁棒性不强、伪匹配点对较多、图像匹配耗时过长、融合效果不佳等问题,提出了一种强鲁棒性、快速和精确的图像拼接算法.该算法首先用基于尺度不变(SIFT)算法提取细胞图像特征点,接着采用改进的BBF(Best-Bin-First)算法对特征集进行初始的双向匹配,然后采用随机抽样一致性(RANSAC)算法对匹配点对进行进一步提纯并估算出单应性矩阵,最后根据细胞图像序列之间的单应性矩阵关系将其投影到统一标准的平面坐标系下,用具有塔型结构的多分辨率融合算法对图像进行无

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-05
    • 文件大小：795648
    • 提供者：weixin_38589774

  1. 基于SIFT的岩石薄片图像拼接

  2. 为了解决传统的基于尺度不变特征变换（SIFT）算法的图像拼接方法无法使用SIFT特征匹配算法对岩石薄片图像中的空白区域图像进行特征提取，进而影响整个岩石薄片图像拼接的问题，在尺度不变特征变换匹配算法的基础上，提出了一种将岩石薄片图像的行列中心位置作为拼接基准点的图像拼接方法。该方法改进了特征点的提取方式、变换矩阵的计算顺序以及矩阵优化的顺序，并利用相邻图像之间的位置关系估计出空白区域图像的变换矩阵，实现了整个岩石薄片图像的拼接。实验结果表明，该方法可以较好地完成岩石薄片图像中空白图像的拼接，能够

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：609280
    • 提供者：weixin_38530115

  1. 雨天环境基于HOG-SIFT特征稀疏表示的行人检测

  2. 针对雨天环境下监控视频因雨水噪声、图像的灰度值削弱使行人轮廓特征丢失而出现的目标行人漏检误检情况，建立了一种基于HOG-SIFT特征稀疏表示的行人检测算法。通过直方图均衡化降低雨水噪声；提取图像HOG-SIFT融合特征表征视频图像中的行人信息，减少轮廓特征的丢失；利用稀疏表示降低融合特征的维数，减小计算量并保留有效的行人特征，结合AdaBoost分类器降低漏检率和误检率。实验结果表明，该算法在雨天环境下有效地提高了行人检测的准确率。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：470016
    • 提供者：weixin_38618746

  1. 计算机视觉第三次实验——SIFT特征提取与检索

  2. 文章目录计算机视觉第三次实验——SIFT特征提取与检索一，安装VLfeat1.1 下载地址1.2 注意二，获取像素集三，描述子代码了实现3.1 代码3.2 结果四，匹配描述子代码实现4.1代码4.2 结果五，给定一张输入的图片，在数据集内部进行检索，输出与其匹配最多的三张图片5.1代码5.2 结果六，实验总结6.1 实验过程中的错误以及解决方法6.2 SIFT的缺点6.3 对比Harris算子 计算机视觉第三次实验——SIFT特征提取与检索 一，安装VLfeat 1.1 下载地址 首先，在使用S

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-22
    • 文件大小：827392
    • 提供者：weixin_38500607

  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. 水下环境中基于曲线约束的SIFT特征匹配算法研究

  2. 针对水下双目图像匹配时不再满足空气中极线约束条件以及尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配算法处理水下图像误匹配率较高等问题，提出一种基于曲线约束的水下特征匹配算法。对双目摄像机进行标定获取相关参数，再获取参考图和待匹配图；利用SIFT算法对两幅图像进行匹配，同时利用由参考图提取的特征点推导出其在待匹配图上对应的曲线，将该曲线作为约束条件判定待匹配图上对应特征点是否在曲线上，从而剔除误匹配点，以达到提高精度的目的。实验结果表明，该算法优于SIFT算法，可以有效地剔除误匹配点，比SIFT算法匹配精度

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_38665449

  1. SIFT在高分辨率SAR图像自动配准中的性能分析

  2. 合成孔径雷达（SAR）图像的自动配准长期以来都未能很好的解决，特别是高分辨率SAR图像其配准的关键是稳健的特征提取与特征匹配算法。在光学图像配准中，最常用的特征点提取算法是Harris算子，而近年来SIFT（尺度不变特性变换）算法也因其优越的性能成为当前比较流行的算法。探讨了Harris和SIFT特征提取算法在高分辨SAR图像自动配准中的应用，并选取4对有代表性的SAR图像进行了配准实验，对2种特征提取算法的运行时间、所提取匹配点对的正确率以及特征点的提取精度进行了比较。通过定性及定量分析，在同

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-31
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38733676
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