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遥感影像的自动配准是长期以来一直未能很好解决的一个重要问题。本文将视频图像匹配中获得巨大成功的SIFT( Scale Invariant Feature Transform)特征应用于遥感影像的自动配准问题中,并且针对遥感影像的成像特点,给出了一种具体的特征匹配方法。对航空和航天遥感影像在不同的变形、不同的光照变化和不同的分辨率下进行的大量实验表明,该方法具有稳定、可靠、快速等特点。-remote sensing images automatic registration is not very
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SIFT,I.E. Scale-invariant feature transform
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A GPU implementation of David Lowe s Scale Invariant Feature Transform compiled on graphics cards
需要显卡芯片支持fp40/vp40，如nvidia 7900, 8800或以上
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用SIFT (Scale Invariant Feature Transform) 算法进行图像特征提取，基于OpenCv的C++代码实现。,Using SIFT (Scale Invariant Feature Transform) algorithm for image feature extraction, based on the OpenCv the C++ Code.
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scale invariant feature transform
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图像特征匹配算法
SCALE INVARIANT FEATURE TRANSFORM -Image feature matching algorithm SCALE INVARIANT FEATURE TRANSFORM
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asift,全名是 affine scale-invariant feature transform ，即 仿射性尺度不变特征变换，是用来提取较大仿射扭曲不变的特征区域的一种方法，相信对大家有用-asift, full name is the affine scale-invariant feature transform, that is, of scale-invariant features of affine transform, is used to extract more of t
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共享主成份尺度不变变换PCA-SIFT代码，用于SAR图像配准，希望对各位雷达爱好者和SAR工作者有用！-Principle component analysis, PCA- Scale invariant feature transform-SIFT used for SAR processing.
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尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform 或 SIFT)-Scale-invariant feature transform
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尺度不变特征变换（Scale-invariant feature transform或SIFT）是一种计算机视觉的算法去查找并描述图像的局部特征。sift比较通俗的详解，比一般的详细。英文-Scale Invariant Feature Transform (Scale-invariant feature transform, or SIFT) is a computer vision algorithm to find and describe the local features of th
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图像拼接算法中尺度不变特征转换（sift）源码。经过本人测试修改完全可用，对matlab还不怎么熟练的新手有很大帮助。-Image mosaic algorithm scale invariant feature transform (sift) source. After I test change is totally available, not on how skilled novice matlab great help.
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This Sift(Scale invariant feature transform) tutorial file. source cord was made based on matlab.-This is Sift(Scale invariant feature transform) tutorial file. source cord was made based on matlab.
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this SIFT(scale invariant feature transform) source cord for visual studio 2008.-this is SIFT(scale invariant feature transform) source cord for visual studio 2008.
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对目前匹配能力很强的基于 特征的图像匹配方法进行研究, 并在该方法中加入极线约束, 有效去除了大部分虚假匹配。提出以特征匹配与区域匹配相结合、边缘特征与角点特征相结合的立体匹配方法。实验证明该方法不仅能够有效地缩短匹配时间, 还能达到较高的匹配精度-The image matching technique based on Scale Invariant Feature Transform is studied and the fake matching points are eliminate
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学习SIFT: Scale Invariant Feature Transform非常经典的程序，注释完备，可运行。-this is one of best sourcecode to learn SIFT.
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SIFT: Scale Invariant Feature Transform
SIFT isn’t just scale invariant. You can change the following, and still get good results:
• Scale (duh)
• Rotation
• Illumination
• Viewpoint
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针对不同摄像头的监控视频序列, 提出了一种基于视频帧 SIFT ( Scale Invariant Feature Transform, 即尺度不变特征变换)
特征跟踪的拼接方法。通过 SIFT算法提取帧图像的特征, 并在跟踪的估计区域搜索匹配特征, 从而确定待整合帧之间的变换参数。实验结果表明, 该方法较好实现视频快速拼接, 且对重叠区域小、 形变大、 有运动物体遮挡的视频具有较强的鲁棒性。-Surveillance cameras for different video sequence
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该代码可以实现尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform 或 SIFT)变换，程序文档中包含了样例图片以及相关代码，能够得到较好效果的特征变量。SIFT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。-Scale-invariant feature transform (or SIFT) is an algorithm in computer vision to detect and de
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1999年British Columbia大学大卫.劳伊（David G.Lowe）教授总结了现有的基于不变量技术的特征检测方法，并正式提出了一种基于尺度空间的、对图像缩放、旋转甚至仿射变换保持不变性的图像局部特征描述算子－SIFT（尺度不变特征变换），这种算法在2004年被加以完善。
-University of British Columbia 1999, David Rowe (David G. Lowe) summed up the professor is not variable
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这是sift算法，尺度不变特征转换的实例-This is the sift algorithm, scale-invariant feature transform
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