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GdalBrowser
- GDAL支持的Morton 编码金字塔无缝漫游工具，从2007年开始，不断更新到2011年，偶的小业余研究。底层基于GDAL, 支持很多冷门格式。使用Morton金字塔重构二维数据，加上内存映射文件的帮助，浏览GB级影像没有问题。内嵌带接缝处理的透明分块条带处理接口，无需了解金字塔，也能透明对GB级影像进行各种处理。内嵌直方图均衡和模板卷积的例子，演示如何透明的开发处理算法。附带重要的功能是“尺度不变特征SIFT”的特征提取，本来是上学时的论文，经过这些年零敲碎打的改造，现在能进行全自动、半自动
ImageFeatureExtraction
- 人脸图像特征提取：基于局域二值模式（LBP），对图像中的人脸纹理特征进行提取。-Face Image Feature Extraction: Based on the local binary pattern (LBP), the human face on the image to extract texture features.
structured-light-feature-extraction
- 基于Hessian矩阵的条纹中心提取方法提取光条中心点的亚像素图像坐标，并将光条中心点连接成光条中心线 然后利用直线近似算法将光条中心线在拐点处拆分为近似直线:最后将满足角度约束和图像原点到近似直线的距离约束的共线中心点进行融合，对融合后的共线中心点进行直线拟合得到直线光条的参数方程。-Hessian matrix-based extraction method of extracting light stripe center of the center section of the sub-
matchbycorrelation
- match image feature points by Function generates putative matches between previously detected feature points in two images by looking for points that are maximally correlated with each other within windows surrounding each point. Only points th
Differential-Invariants-for-
- 基于彩色图像的微分不变性算子，用于图像特征的提取，希望对您有用-Color images based on invariant differential operators for image feature extraction, hope useful for you
Learning-depth-information
- 本文提出一种基于高斯- 马尔科夫 随机场模型，首先通过图像采集及激光测距系统，采集大量图像及其相匹配的深度信息图，在 人类视觉系统基础上，提取图像特征，通过训练完善模型，并应用于新采集图像上-This paper presents a Gauss- Markov random field model, first by image acquisition and laser ranging system, collecting a large number of images to ma
svm
- 本程序包括：论文SVM 用于基于块划分特征提取的图像分类，和相应的matlab实现其中图像划分以及特征提取、聚类均利用matlab6.5完成。 -The procedures include: paper by SVM for feature extraction based on block classification, and the corresponding realization of one image into matlab, and feature extraction,
S60FilePlayer
- 该代码是基于Symbian OS音乐播放器的实现,可实现播放,暂停,停止等功能,还有上一首,下一首,更换背景图片功能-The code is based on the Symbian OS implementation of music player, enabling play, pause, stop and other functions, as well as on the one, the next song, change the background image feature
tezhengtiqu
- 使用各种方法进行图像特征提取，对特征不明显的图像有很好的效果！-Using a variety of methods for image feature extraction, feature obscure the image of good results!
gaborfilter.tar
- Gabor滤波器经常被用于形状检测和特征提取，比如增强指纹图像。本代码用matlab实现了一个二维Gabor滤波器。 代码使用如下： function [G,gabout] = gaborfilter1(I,Sx,Sy,f,theta) from gaborfilter1 with different f(Frequency) and theta(Angle). for example f:0,2,4,8,16,32 theta = 0,pi/3,pi/6
Voting-strategy
- 本文提出了一种由粗到细的图像配准方法。该方法首先由多尺度Harris角点检测 算法提取出参考图像和目标图像的特征角点-This paper presents a coarse-to-fine image registration methods. In this method, the multi-scale Harris corner detection algorithm to extract the reference image and the target image featur
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- 本文提出一种基于特征点的运动场景图像拼接算法。基于相似变换消除选取在运动物体上的特征点，并使用RANSAC 算法进行外点的剔除。在融合阶段，根据齐次变换矩阵求得对2 幅图像的差异图像，并执行区域增长算法，从而分割出运动区域。使用一种分段映射算法生成全景图像。实验证明了算法的有效性-This paper presents a scenario based on the movement of feature points image mosaic algorithm. Selected based
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- 本文提出一种基于核方法的下视等分辨率景象匹配算法. 通过模拟电荷吸引模型, 提出了计算不等维高维数据相似度的SNN 核函数. 将图像中的特征点映射到径向基向量(Radial basis vector, RBV) 空间, 利用SNN 核函数计算两个特征点集的相似度及过渡矩阵. 利用置换测试模块来增强SNN 核的稳定性, 以确保输出解的可靠性. 实验证明, 基于SNN 核的景象匹配算法对图象畸变、噪声干扰与信号缺失具有很强的鲁棒性, 并可保证高精度与高实时性. -This paper prese
Feature-based-image-registration
- 基于特征的图像配准研究，研究了基于区域特征和特征点的图像配准方法，给出了配准步骤-Feature-based image registration
image-stich
- 图像拼接，用户自己设置特征点，然后根据用户设置的特征点，进行相应的拼接-Image mosaic, the user' s own set of feature points, and then feature points based on user settings, and make the appropriate splicing
FPS_in_image
- 检测图像的特征点，并检测两个图像之间的匹配的特征点-Image feature point detection and matching between two images detected feature points
MeFrm
- 傅立叶变换在图像处理中的重要作用： (A) 图像增强与图像去噪 绝大部分噪音都是图像的高频分量，通过低通滤波器来滤除高频噪声；边缘也是图像的高频分量，可以通过添加高频分量来增强原始图像的边缘； (B) 图像分割与边缘检测 提取图像高频分量 (C) 图像特征提取 形状特征：傅里叶描述子 纹理特征：直接通过傅里叶系数来计算纹理特征 其他特征：将提取的特征值进行傅里叶变换来使特征具有平移、伸缩、旋转不变性 (D ) 图像压缩 可以直接通过傅里叶系数来压缩数据
basedonsymmetricspatilcolormethod
- 提出一种基于对称色彩空域特征的图像匹配方 法. 该方法在保留了颜色特征不变性的基础上, 通过引入对称的空域信息, 既提高了图像特征匹配的准确性, 又消除了图像变形 对图像特征匹配的影响. 最后的试验表明我们的算法在一定程度上解决了图像变形, 特别是对称变形对图像匹配的影响.-Proposed based on spatial characteristics of symmetric image matching color. This method retains the color f
GaborFilter
- 利用Gabor滤波器提取图像纹理特征，用于图像分类模式识别-Extract the texture feature using Gabor filter/wavelet. You should first generate cell array G, which is a set of kernels in freq domain, then pass G and the image to the function GABORCONV.
sift_code
- Sift图像特征匹配算法代码，代码简洁高效，适合初学者研究-Sift the image feature matching algorithm code, the code simple and efficient, suitable for beginners of