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搜索资源 - image registration harris
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harris角点检测算法，用于图像拼接的配准,harris corner detection algorithm for image mosaic of the registration
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利用harris角点和Ncc实现了图像的配准，可以处理彩色图像 效果比较好,The use of harris corner point and Ncc realize image registration, can handle color image results were better
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用harris方法提取出角点，可以对两幅有重叠区域的图像进行配准。-Harris methods used to extract corner, you can have two overlapping regions of the image registration.
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特征提取是图像配准的重要步骤，使用Harris角点检测算法实现图像拼接。-Feature extraction is an important step in image registration, using Harris corner detection algorithm for image mosaic.
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图像处理基于harris角点特征的图像配准程序-Image processing based on the characteristics of harris corner image registration procedures
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Harris_conner_detection，用MATLAB实现Harris角点检测算子的源码，用于特征点提取及图像配准等。-Harris_conner_detection, use MATLAB to achieve Harris corner detection operator of the source code for the feature point extraction and image registration and so on.
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自己写的角点检测程序，matlab版，来源于2D 3d image registration-Corner detection procedures, matlab version, harris Corner
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图像中的角点包含大量的信息，在计算机视觉中扮演重要角色，在许多应用中角点用作特征点，例如图像配准、运动目标跟踪等。鉴于此，学者们提出很多角点检测方法。例如Hans EMoravec在1977年提出的Movavec算法，Chris Harris和Mike Stephens于1988年提出的Harris算法，以及MirosavTrai．kovic和MarkHedley提出的Trajkovic算法等“卅。角点检测的另一个途径是计算轮廓的曲率函数，因为角点是曲率函数的最大值，因此很容易通过阈值的方法检测
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基于harris角点特征的图像配准程序，首先改进Harris角点检测算子，以便准确提取样本图像的特征点并赋予特征描述符。-Harris corner feature based image registration procedures, the first improved Harris corner detection operator for accurate feature point extraction and sample images are given descr iptors
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harris角点检测程序 用于图像配准中特征的前期检测 自带注解 -harris corner detection program features for image registration in the early detection of own comment
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一个基于matlab的harris角点图像配准程序，运行效果良好，虽然存在误匹配，但很值得借鉴。-A harris corner points based on matlab for image registration procedures, running well, although there are false matches, but it is worth learning from.
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图像配准和拼接，肯定可以使用。。。harris+ransac-Image registration and stitching, they can definitely use. . .
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harris角点检测与匹配，能够进行图像的配准-harris corner detection and matching, image registration can be
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角点是图像中的重要特征,在图像配准与匹配、运动分析、目标识别、目标跟踪等领域中均得到了广泛的应用。
Moravec和Harris算法是计算机视觉领域中应用比较广泛的角点检测方法。介绍了Moravec和Harris及其改进等四种常
用的角点检测算法的实现原理及其特点,并对这四种方法进行了分析、比较,给出了它们的效率性能评价。然后通过实验
研究了它们在角点检测的速度、正确率和抗噪性等方面的差异,探讨了各种算法的优势和缺陷。最后,文章指出了角点检
测技术的研究与发展方向。
-Cor
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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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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
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基于角点的harris图像配准算法，该方法快速准确。-Harris image registration algorithm based on corner point, the method is fast and accurate.
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构建了一种新的Harris多尺度角点检测算法,角点的图像配准算法的配准精度-Construction of a new multi-scale Harris corner detection algorithm, corner of the image registration algorithm for registration accuracy
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基于harris角点检测的图像配准方法，角点作为图像上的特征点,包含有重要的信息。-Image registration method based on harris corner detection, corner as feature points on the image, contains important information.
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利用harris算子实现图像角点检测和配准(Using harris to achieve image registration)
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