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第12章 图像的纹理分析方法
- 图像的纹理分析方法(从图像、图形融合的思想出发 ，介绍了基于图像分析的表面形状恢复及纹理 三维特征获取方法，并将其应用于图形建模和纹理映射．首先利用不同视点下的遮挡 边缘序列，并结合其它视觉信息的分析，获取了表面点的三维几何坐标，实现了基于 图像分析的表面形状绘制．接着利用阴影分析方法，提取纹理图像的表面起伏特征， 将该特征结合像素点的颜色属性，进行图形纹理映射，实现了基于图像特征分析的图 形纹理生成．实验结果证明了图像、图形融合思路的可行性和有效性及图像、图形融 合方法
FusionCode1
- 针对多聚焦图像融合，本文首先介绍了小波变换融合算法，虽然小波变换方法无冗余，高频分量损失较小，具有较好的融合效果，但存在两个主要缺点：一是移变性，二是融合图像在重构时会受到一些外来因素的影响，所以仍会丢失一些边缘信息，为了克服小波变换法的以上缺点，可以采用基于小波分解和点扩展函数模型PSF相结合的融合方法。该方法首先对不同的图像进行无降2采样的小波分解，以保持与源图像大小相同，然后分别将其各方向、各尺度的高频分量进行叠加，并依此提取其高频分量的特征信息来判定清晰目标或模糊目标，以此来设计融合算法
ImageRegistration.rar
- 基于边缘特征的图像配准算法源码 基于边缘特征的图像配准算法是将不同时间、不同的传感器（成像设备）或不同条件下（天候、照度、摄像位置和角度等）获取的同一场景的两幅或多幅图像根据其边缘特征进行匹配、叠加的处理，最终生成一幅全景图像的方法。该方法具有抗噪性强，匹配速度快，误匹配率低，适用于多种类型的图像等优点，主要可以运用于以下领域： （1）军事研究领域，如飞行器辅助导航系绞、武器投射系统的末制导以及寻地等应用研究； （2）医学图像分析，如数字剪影血管造影DSA血管造影术、肿瘤检测、白内障检测、
pinjie
- 本文用用Harris算子提取特征点，基于特征点的匹配，加权融合图像拼接-In this paper, feature extraction using Harris operator point, based on feature matching, weighted fusion image mosaic
sift
- 基于SFIT算法的图像处理程序，可以实现一幅图像的特征检测和显示检测结果，同时可以实现两幅图像之间的配准，并接配准后进行拼接，以便用于图像融合使用。-SFIT algorithm based on image processing program, can achieve an image feature detection and display test results, and can achieve the registration between two images and then
tuxiangpinjiefa
- 一种全自动稳健的图像拼接融合算 提出了一种全自动稳健的图像拼接融合算法。此算法采用Harris角检测算子进行特征点提取,使提取的 精度达到了亚像素级,然后以特征点邻域灰度互相关法进行特征点匹配得到了初步的伪匹配集合,并运用稳健的 RANSAC算法将伪匹配点集合划分为内点和外点,在内点域上运用LM优化算法精确地估计出了图像间的点变 换关系,最后采用颜色插值对交接处进行颜色过渡。整个算法自动完成,它对有较大误差或错误的特征点数据迭代 过滤,并用提纯后的数据来做模型估计 -A ro
TuXiangShu
- 本书主要论述了智能图像处理技术,系统介绍了智能图像处理技术的有代表性的思想、算法与应用，跟踪了图像处理技术的发展前沿。全书共分为15章，重点讨论了图像边缘检测、图像分割、图像特征分析、图像配准、图像融合、图像分类、图像识别、基于内容的图像检索与图像数字水印。此外，为了内容的完整性，本书还介绍了图像预处理技术，如图像采集、图像变换、图像增强、图像恢复、图像编码与压缩-This book focuses on intelligent image processing technologies, sy
IRandvisbletuxiangpeizhun
- 针对可见光与红外图像的特点和难点，提出了可见光与红外图像配准与融合中的关键技术，即: 使用新型的基于一维最大类间方差和最大连通性测量的图像分割方法对源图像进行分割来更好地实行图像粗 配准 使用新型的特征点提取方法，特征点的匹配及误匹配的消除来更好地实行图像精配准 采用新型的基 于区域的树状小波活性测度计算来实现树状小波图像融合 利用自生成神经网络来实现模栩图像融合. -For visible light and infrared images of the characteris
vfxhw2
- 图像拼接源码实现，包括多频率图像融合，sift特征点配准算法-Image Stitching source implementation, including multi-frequency image fusion, sift feature points matching algorithm
lyf
- 利用图像的不变矩以及模式识别的内容，构造三维飞机图像的矩特征，然后再利用D-S证据理论的改进方法 吸收法对图像进行融合 对飞机的型号进行匹配-Moment invariant of image and pattern recognition of the content, structure features three-dimensional plane images of the moment, and then use the improved DS evidence theory met
Multi-sourceinformationfusion
- 多信息融合图像边缘特征提取及图像配准研究与应用-Information Fusion Edge feature extraction and image registration and application
imagefusion
- 提出了一种基于多通道 Gabo r滤波器和 FCM聚类的图像融合新方法。该方法先利用模糊 C2均值聚类算法在多通道 Gabo r滤波器形成的特征空间上对图像进行区域分割 再对待融合图像进行多尺度小波分解 在此基础上利用 Gabo r滤波器提取高频段纹理特征构造区域相似度 ,应用区域相似度及信息量构造加权因子 ,从而得到融合图像的小波系数 最后 ,利用小波逆变换得到融合图像.-Proposed a multi-channel Gabo r filter and FCM clustering f
remotesensingimagefusionmethod
- 遥感图像边缘特征提取与融合方法研究，基于模板分解与递归式滤波的遥感图像快速Gabor纹理特征提取。-Edge detection and remote sensing image fusion method
NCC-and-the-SSDA-based-feature-points-matching-the
- 基于NCC与SSDA的快速特征点匹配融合算法（图像匹配）-NCC and the SSDA-based feature points matching the rapid integration algorithm (matching)
3
- 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
Merge
- 功能：将多光谱图像和全色图像融合，得到更丰富的细节信息。 全色光学图像空间细节的表现能力好，DCT变换后其主要特征集中在高频区域，而多光谱图像光谱成分丰富细腻，其主要特征集中于低频区域，因此对全色光学图像和多光谱图像分别进行DCT变换，通过适当的选择全色光学图像的高频部分和光谱图像的低频部分进行融合，进行逆DCT变换，就得到象素域的融合图像，为了增强融合效果，突出局部区域特征，采用对图像分块的原则。 -Function: the multi-spectral image and pan
feature-exacte
- 本文提出了一种基于特征融合的纹理图像分类方法，它结合了纹理图像的特 点和框架小波变换方法，处理过程中充分考虑了图像各尺度间的依存关系以及不 同频带中所包含的图像纹理信息，利用支撑矢量机作为分类器，对标准纹理库中 的图像进行了仿真实验。 -This paper presents a texture feature fusion based image classification method, which combines the special texture Point
ronghetezheng
- 基于融合特征的近似图像检测方法，， 提出了一种图像的融合特征提取方法， 融合特征相比单一的局部特征具有更 好的鲁棒性， 还实现了图像特征的加速匹配， 同时融合特征减少了存贮空间-Based the approximate image fusion detection method, proposed an image fusion feature extraction methods, the Fusion has better robustness characteristics comp
matlab.QIyizhifenjie
- 关于奇异值分解，图像特征融合，图像处理的特征图提取方法-About the singular value decomposition
图像拼接技术
- 运用sift算法进行特征点的提取并实现特征点的匹配与融合(SIFT algorithm is used to extract feature points and realize matching and fusion of feature points.)