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搜索资源 - corner point matching
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提 出了一种基于形状模板 匹配的图像 自动拼接 方法。提取 图像 的角点作 为特 征点,利用归一化梯度模板对
其进行预 匹配.然后 利用形状模板在 四个方 向对模板 内图像的边缘 点与模板边界的最短距 离进行统计 ,获取模板 图像的
结构特征向量以实现对特征点的精确匹配。实验结果表明该算法具有较好的实用价值。 -A shape-based template matching method of image auto-splicing. Extract image feature po
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可以在harris角点检测和ncc粗匹配之后实现精确准确的角点匹配,为下一步配准做准备-Can the Harris corner detection and NCC coarse matching after achieve precise accurate angular point matching, preparing for the next registration
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对两幅图像进行角点检测,并对检测到的角点进行特征匹配,效果非常好,误匹配率非常低,耗时仅9毫秒-Two images of the corner detection, and detects the angular point feature matching, the effect is very good, very low false match rate, time-consuming only 9 ms
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图像拼接的核心是图像的配准.提出一种准确、高效的图像拼接方法:利用Harris角点检测算子提取相邻图
像的特征点,通过Euclid度量改进熵变换的算法,进行特征点匹配,并通过最小均值二乘估计求解相邻图像的变换
矩阵,以此实现宽视角图像的拼接.实验结果表明:所给出的算法能够实现场景图像的精确匹配.
-Image mosaic is the core of image registration. Make an accurate and efficient method of image
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用opencv做的一个稳像的小模块,用到是角点匹配的思想。效果一般。-Opencv to do with a stabilization of small modules, used in a corner point matching ideas. Effects in general.
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张正友基于极线约束的点匹配方法源码,包含角点检测,零交叉匹配等重量级算法,初学者必备-Zhang Zheng-you-point based on the epipolar constraint matching method source code, including corner detection, zero-crossing matching heavyweight algorithm, essential for beginners
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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
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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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MATLAB图像配准源程序,初学者一起研究.图像配准的程序,在网上流传很多,本人把能找到的都打包.-MATLAB source image registration, novices together. Step one, calculated to be scale-space image registration and to obtain scale-space Harris corner step 2, using affine shape modification technolog
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这是一个基于图像角点检测并结合奇异值分解实现立体图像中角点匹配的算法。-This is an image corner detection based on singular value decomposition in combination to achieve three-dimensional image corner point matching algorithm.
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本算法用于实现角点匹配,速度较快,匹配的准确度也较高。-The algorithm for realizing the corner matching, faster, and higher degree of matching accuracy.
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针对多幅图像之间的图像配准问题,该文提出了一种新的图像自动配准算法。该算法应用Harris
角点检测方法获得角点信息。在匹配过程中。采用圆形区域和双向相关系数法进行相似性度量。采用圆
形区域,很好的解决了旋转问题;采用双向相关系数法,更加保证了匹配的精确度,减少误匹配率。初步
实验结果表明:该方法可以高效短时地实现图像间的自动配准。-Image registration problem between multiple images of the paper, a new autom
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harris角点检测,并且实现两幅图像特征点的匹配,最终完成图像的拼接-harris corner detection, and realize two image feature point matching, the final completion of image stitching
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种新的针对山体图像边缘的立体匹配算法。为了保证匹配的准确性,首先引入极线方向上的
视差梯度约束,然后在考察唯一性的基础上,通过搜索并考察边缘端点周围的角点信息来引导边缘的匹配,并且限定边缘端点的角点搜索范围,最终匹配结果保证了两幅图像中的匹配对是一对一的唯一对应。-A newfast stereo edge-matching algorithm based on mountain images is presented.In order to ensure the
accuracy of
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使用Harris Corner提取特征点,通过相关算法得到匹配结果后,再使用Ransac算法剔除错误匹配-Using Harris Corner feature point extraction, through the relevant algorithm matches, then use Ransac algorithms eliminate false matches
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本算法实现了基于matlab的角点检测,使用的是susan角点匹配的方法- The algorithm for corner detection based on the matlab, using the Susan corner point matching method
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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
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图像的harris角点检测,提取图像的角点特征,可用于图像匹配、识别。-Images of the Harris corner detection to extract the image characteristics of angular point.It can be used in image matching and recognition.
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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 pictu
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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
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