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快速图像角点匹配过程演示
- 快速图像角点匹配的过程演示的flash文件-Fast Image Matching corner of the flash demo document
litipipei
- 一篇立体匹配的好文章，基于角点引导的边缘匹配方法，自认为思路比较新颖，因此和大家一起分享。-A stereo matching a good article, based on leading edge of corner matching method, since the idea that the relatively new, so to share with everyone.
sift2
- 提出了一种基于线特征和SIFT点特征的多源遥感影像配准方法。该方法首先匹配待配准影像和参 考影像中的线特征,利用匹配直线构建虚拟角点 其次,针对传统SIFT算法匹配多源遥感影像特征点存在的 不足,采用线特征约束点特征的方法进行SIFT同名点对的提取 最后结合虚拟角点对及SIFT同名点对构建三角网进行小面元微分纠正。 -A line-based features and SIFT features multi-point sources of remote sensing image
cx5
- 用Hausdorff距离对两角点集进行配准，得到点集间的仿射变换，从而实现图像的自动配准。此算法以角点作为Hausdorff距离的配准特征，与直接选用边缘来配准的方法相比较，大大减小计算量。-Hausdorff distance on the corners with a point set registration, be affine transformation between sets in order to achieve automatic image registration. T
cx6
- 用Hausdorff距离对两角点集进行配准，得到点集间的仿射变换，从而实现图像的自动配准。此算法以角点作为Hausdorff距离的配准特征，与直接选用边缘来配准的方法相比较，大大减小计算量。-Hausdorff distance on the corners with a point set registration, be affine transformation between sets in order to achieve automatic image registration. T
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- 用Hausdorff距离对两角点集进行配准，得到点集间的仿射变换，从而实现图像的自动配准。此算法以角点作为Hausdorff距离的配准特征，与直接选用边缘来配准的方法相比较，大大减小计算量。-Hausdorff distance on the corners with a point set registration, be affine transformation between sets in order to achieve automatic image registration. T
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- 用Hausdorff距离对两角点集进行配准，得到点集间的仿射变换，从而实现图像的自动配准。此算法以角点作为Hausdorff距离的配准特征，与直接选用边缘来配准的方法相比较，大大减小计算量。-Hausdorff distance on the corners with a point set registration, be affine transformation between sets in order to achieve automatic image registration. T
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- 用Hausdorff距离对两角点集进行配准，得到点集间的仿射变换，从而实现图像的自动配准。此算法以角点作为Hausdorff距离的配准特征，与直接选用边缘来配准的方法相比较，大大减小计算量。-Hausdorff distance on the corners with a point set registration, be affine transformation between sets in order to achieve automatic image registration. T
Shape
- 针对常见的几何形状匹配算法对目标遮挡较为敏感, 提出了一种基于角点匹配的几何形 状定位。 该方法首先根据边缘曲率提取图像的角点, 然后采用基于改进的投票策略的角点匹配算法对检测图与模板图进行匹配, 最后通过 Ransac算法去除错匹配。 实验表明, 该算法定位效果良好,有效地解决了目标部分遮挡问题。-A noval geometry shape position algo rithm based on point feature matching is proposed to solve t
SAR-image-registration
- matching algorithm based on SIFT algorithm, extract feature points in use of Harris corner detection algorithm-matching algorithm based on SIFT algorithm, extract feature points in use of Harris corner detection algorithm
corner-detection
- 关于基于角点的检测以及图像匹配的上交文档-corner detection-Image matching with corners
sift-based-on-edge-corner
- SIFT 由特征提取，特征描述符描述和特征匹配 3 部分构成，该算子特征提取数目庞大，建立特征描述符运算 量高，导致算法效率低。提出了一种 SEC( SIFT-Edge-Corner) 算法，在图像尺度空间提取角点代替 SIFT 特征点，并根 据角点是边缘曲率极值理论，预先采用 Canny 算子得到高斯边缘图像金字塔，再提取角点并进行尺度选择。实验结 果表明: 该算法在保障高准确率的前提下大幅度提高特征提取效率-By the SIFT feature extraction, fea
matching
- 本文主要致力于图像配准和拼接算法的研究，一方面以Harris算法为基础，提出了一种基于圆形邻域增强的角点配准算法，而另一方面则根据图像配准精度需求及庞大图像规模，将图像的拼接算法改进，提出基于尺度不变特征一种的图像拼接算法。-The thesis focuses on image registration and stitching algorithm, on the one hand to the Harris algorithm, proposed corner registration a
opencv-doc
- 图像数据操作（内存分配与释放，图像复制、设定和转换） 图像/视频的输入输出（支持文件或摄像头的输入，图像/视频文件的输出） 矩阵/向量数据操作及线性代数运算（矩阵乘积、矩阵方程求解、特征值、奇异值分解） 支持多种动态数据结构（链表、队列、数据集、树、图） 基本图像处理（去噪、边缘检测、角点检测、采样与插值、色彩变换、形态学处理、直方图、图像金字塔结构） 结构分析（连通域/分支、轮廓处理、距离转换、图像矩、模板匹配、霍夫变换、多项式逼近、曲线拟合、椭圆拟合、狄劳尼三角化）
SIFT
- SIFT（Scale-invariant feature transform）是一种检测局部特征的算法，该算法通过求一幅图中的特征点（interest points,or corner points）及其有关scale 和 orientation 的描述子得到特征并进行图像特征点匹配，获得了良好效果-SIFT (Scale-invariant feature transform) is a local feature detection algorithm by finding a pictur
sift_method
- SIFT（Scale-invariant feature transform）是一种检测局部特征的算法，该算法通过求一幅图中的特征点（interest points,or corner points）及其有关scale 和 orientation 的描述子得到特征并进行图像特征点匹配，获得了良好效果-SIFT (Scale-invariant feature transform) is a local feature detection algorithm by finding a pictur
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- 基于Harris角点匹配算法，基于Harris角点匹配算法与基于模板等其他的匹配拼接算法相比，在没有增加计算量的基础上提高了匹配速度和精度，同时对亮度差异的抗干扰能力有一定增强。-Based on Harris corner point matching algorithm, based on the Harris corner point matching algorithm compared with matching stitching algorithm based on templat
Harris-detection-amd-matching-corner
- 使用Harris角点检测，然后使用RANSA算法进行相应的match匹配算法，主要应用在计算机视觉以及opencv中-Harris corner detection and match corresponding corner points by match algorithm and RANSA algorithm in computer vision and openCV