SIFT图像匹配算法的FPGA加速实现.docx下载

weixin_39821526 2023-01-22 10:00:11

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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，对视觉变化、仿射变换也保持一定程度的稳定性。（2）独特性好，信息量丰富，适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配。（3）多量性，即使少数的几个物体也可以产生大量Sift特征向量。（4）速度相对较快，经优化的Sift匹配算法甚至可以达到实时的要求。（5）可扩展性强，可以很方便的与其他形式的特征向量进行联合。 Sift特征匹配算法主要包括两个阶段，一个是Sift特征的生成，即从多幅图像中提取对尺度缩放、旋转、亮度变化无关的特征向量；第二阶段是Sift特征向量的匹配。

用opencv以及sift算法实现的双目测距工程，测量误差在500mm-1000mm时达到5mm以内

这是SIFT算法详解博文中附录2 http://blog.csdn.net/zddmail/article/details/7521424 源码包括高斯模糊实现，sift的实现细节。

基于SIFT特征的全景图像拼接(Qt) 主要分为以下几个步骤： (1) 读入两张图片并分别提取SIFT特征 (2) 利用k-d tree和BBF算法进行特征匹配查找 (3) 利用RANSAC算法筛选匹配点并计算变换矩阵 (3) 图像融合运行前请自己在pro文件中配置OpenCV的头文件和lib文件目录详情查看博客： http://blog.csdn.net/masikkk/article/details/9246493

纯java代码写的sift图片识别算法，欢迎交流指正！图片匹配效果还是可以的，可以直接运行！木有使用opencv、metlab等api = =

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