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基于SIFT特征向量的图像拼接技术研究.docx下载
weixin_39821746
2023-01-24 10:30:42
。。。 , 相关下载链接:
https://download.csdn.net/download/cqn2bd2b/68151958?utm_source=bbsseo
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基于
SIFT
特征向量
的
图像拼接
技术
研究
.
docx
。。。
基于
SIFT
特征的全景
图像拼接
(Qt)
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
基于
SIFT
特征的图像配准(Matlab源代码)
该压缩文件包含了实现图像配准所需的13的*.m文件和一个*.exe文件,对同一地点、不同方位拍摄的两张照片配准效果可观,值得
下载
。
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。
SIFT
算法源码 个人修正过后的版本 改进了其问题
这是对本人同名资源的修正版,改进了其存在的问题。
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