说明：图像匹配主要可分为以灰度为基础的匹配和以特征为基础的匹配。灰度匹配的基本思想:以统计的观点将图像看成是二维信号，采用统计相关的方法寻找信号间的相关匹配。利用两个信号的相关函数，评价它们的相似性以确定同名点。灰度匹配通过利用某种相似性度量，如相关函数、协方差函数、差平方和、差绝对值和等测度极值，判定两...

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说明：图像边缘检测算法研究 一、边缘检测： 边缘是指图像局部亮度变化最显著的部分，边缘主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域（包括不同色彩）之间，是图像分割、纹理特征提取和形状特征提取等图像分析的重要基础。边缘的检测正是利用物体和背景在某种图像特性上的差异来实现的。这些差异包括灰度、颜色或纹理特征。...

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说明：采用harris角点特征完成图像拼接，包含特征点的选取以及最终拼接后的结果输出

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说明：找到的sift图像配准的纯matlab代码，大家一起学习和研究。关于SIFT的程序 SIFT特征匹配算法是目前国内外特征点匹配研究领域的热点与难点,其匹配能力较强,可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题,甚至在某种程度上对任意角度拍摄的图像也具备较为稳定的特征匹配能力

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说明：图像配准的源代码，并有图片，其中有powell算法。。。配准技术的流程如下：首先对两幅图像进行特征提取得到特征点；通过进行相似性度量找到匹配的特征 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报 打分 发表评论 暂无评论

matlab 算法 图像 优化

说明：SIFT特征点检测监测方法。具有对于图像平移、旋转和尺度变化不变性的优点，成为近十年来最流行的图像特征点检测方法，被广泛用于图像匹配、物体识别、分类等领域。本算法对图像预处理阶段的图像增强算法进行了改进，去除了原本的直方图均衡化图像增强算法，使得图像拼接时间缩短了近一倍，且图像拼接效果依旧良好

说明：这是的 SIFT （尺度不变特征变换） 实现。SIFT是一种技术突出、 稳定的特征点检测在图像中。对于每个这种点， 它还提供一套的"功能"，"刻画/描述"小图像区域的点附近。这些功能是 向旋转和尺度不变性。

matlab 实现 特征 变换 尺度 不变

说明：用于图像配准，角点提取后采用相关系数法进行特征匹配

角点法matlab matlab-ccm 提取特征点 图像相关法 相关系数-匹配

说明：本matlab程序 用matlab 来实现3D 图像的匹配 用高斯卷积 来寻找 关键点 ，再利用关键点处的特征向量 通过3D向量的匹配 来实现3D 图像的配准

关键点 特征点匹配 3d 3d-matlab-配准 3d匹配

说明：本代码实现了Harris的角点特征提取：计算图像亮度f(x,y)在点(x,y)处的梯度、构造自相关矩阵、提取特征点、在计算完各点的值后，进行局部非极大值抑制

matlab 代码 提取 特征 Harris