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kl
- （1）应用9×9的窗口对上述图象进行随机抽样，共抽样200块子图象； （2）将所有子图象按列相接变成一个81维的行向量； （3）对所有200个行向量进行KL变换，求出其对应的协方差矩阵的特征向量和特征值，按降序排列特征值以及所对应的特征向量； （4）选择前40个最大特征值所对应的特征向量作为主元，将原图象块向这40个特征向量上投影，所获得的投影系数就是这个子块的特征向量。 （5）求出所有子块的特征向量。
image1
- 视觉模型图像获取图像采样确定性图像场抽样随机图像取样 量化图像显示 图案法显示图案法显示图像的Visual C++实现 随机抖动法显示图像随机抖动法显示图像的Visual C++实现
ransac.rar
- ransac，随机抽样一致性算法，应用在图像处理特征点匹配中。,ransac, random sample of the consistency algorithm used in image processing feature point matching.
ransac
- 随机抽样算法,harris角点等等等等算法-Random sampling algorithm, harris corners and so on and so on Algorithms
KLtransform
- （1）应用9×9的窗口对上述图象进行随机抽样，共抽样200块子图象； （2）将所有子图象按列相接变成一个81维的行向量； （3）对所有200个行向量进行KL变换，求出其对应的协方差矩阵的特征向量和特征值，按降序排列特征值以及所对应的特征向量； （4）选择前40个最大特征值所对应的特征向量作为主元，将原图象块向这40个特征向量上投影，所获得的投影系数就是这个子块的特征向量。 （5）求出所有子块的特征向量。 -(1) the application of 9 × 9 window
ransac9
- 这是一个图像处理算法。ransac是随机抽样，随机抽样一致算法RANSAC-This is an image processing algorithm. ransac is a random sampling algorithm RANSAC random sampling consensus
Image-Segmentation-Algorithm
- 出了一种新的图像分割方法。这种分割方法首先利用粗糙集理论将图像按照一定的规则划分为 大小相等的若干图像子块，而后利用蒙特卡罗方法基本原理对划分的图像子块进行一定规模的随机抽样，以随机抽 样所得的图像子块为样本进行粗糙熵计算，用所得最大粗糙熵所对应的灰度值为分割阀值对图像进行分割，在采用 较小的图像子块划分以取得更好的分割效果的情况下，极大的提高了算法的分割速度。通过对测试图像的 MATLAB仿真试验验证了算法在降低计算机消耗方面的有效性，且所得的分割阀值也令人满意。-The im
ransac_new
- ransac，随机抽样一致性算法，应用在图像处理特征点匹配中。-ransac, random sample of the consistency algorithm used in image processing feature point matching.
RANSAC
- 随机抽样一致性算法 它是从一个观察数据集合中，估计模型参数（模型拟合）的迭代方法。-Random consistency algorithm is an observation from the data set, the estimated model parameters (model fitting) the iterative method.
admin
- 对经过随机噪声信道的AMI码型和CMI码型数字信号进行抽样判决，去除或减弱噪声的干扰-After a random noise on the channel pattern of AMI and CMI sample code digital signal decision to remove or reduce noise interference
RANSAC
- 随机抽样一致性（RANSAC）算法MATLAB实现-Random sample consensus (RANSAC) algorithm based on MATLAB realization
SURF-based-image-stitching
- SURF算法作为一种新近出现的特征提取方法，在重复度、独特性、鲁棒性3个方面，均超越或接近以往提出的同类方法，并在计算效率上具有明显的优势。本代码采用SURF算法检测图像并进行坐标变换与图像拼接。 采用SURF算法对图像进行检测，其主要是用Hessian矩阵对图像进行检测，对图像的特征提取之后找到图像的特征点。之后采用最近临快速匹配（NN）、随机抽样一致性（RANSAC）算法和最小二乘法参数优化（LM）对特征点进行提纯匹配。最后在两幅图像中进行坐标变换，达到统一坐标系和图像拼接的效果。
ImageMatch
- 实现两幅图像的拼接，计算单应性矩阵，通过随机抽样一致性算法-Achieve two image stitching, calculate homography, by random sampling consensus algorithm
Ransac
- 随机抽样一致性检测直线，用途很广,做拼接的也能用到吧-Random coincidence detection lines, very versatile
基于SIFT算法的图像特征点提取与匹配
- 文章深入研究了 SIFT 特征点提取的原理及过程，以基于 K-D 树结构的近邻算 法对呈线性变换的两幅图像在不同视角和噪声干扰情况下进行了特征点的粗匹 配，并通过随机抽样一致性算法(Random Sample Consensus)进行特征点的提纯，删 除例如错误的匹配特征点对。针对粗匹配后误匹配点对较多导致的 RANSAC 算法 效率降低、运算时间变长的情况，论文以视差梯度约束对粗匹配点对进行预筛选， 提升了 RANSAC 算法的效率。根据匹配点对空间位置关系得出图像之间的变换模 型；最后将图像