说明：sift匹配与识别演示程序运行face.m文件，载入图片后可提取sift特征点

sift识别 SIFT-face 特征提取 sift-matlab sift

说明：去斜处理（宽带的匹配滤波）Stretch方法是针对线性调频信号而提出的， 其方法是将输入信号与参考信号 （经适当延迟的本振信号， 延迟量通常由窄带信号测距结果估计出） 混频 ，则每一个散射点就对应一个混频后的单频分量，对混频输出的信号进行 DFT 处理 ，即可获得目标的距离像，对参考信号的要求是应具...

混频去斜 去斜处理 雷达处理流程 gardenl4v 匹配滤波-测距

说明：基于harris的角点检测，与ncc匹配，实现了图像的准确配准，有很高的应用价值。

harris 角点检测

说明：迭代最邻近点算法: 计算两组点云之间的最佳匹配效果

matlab-点云 迭代算法 点云MATLAB 点云-matlab icp，点云

说明：用sift算子对两幅图像进行特征点的自动搜索。

SIFT特征点 SIFT-图像 点-自动-匹配 sift sift-feature-matlab

说明：基于SIFT的图像配准程序 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

说明： 图像处理SIFT图像匹配源代码 shift算法源码  用于图像拼接    图像拼接技术就是将数张有重叠部分的图像(可能是不同时间、不同视角或者不同传感器获得的)拼成一幅大型的无缝高分辨率图像的技术。图像配准和图像融合是图像拼接的两个关键技术。图像配准是图像融合的基础,而且图像配准算法的计算量一般非...

matlab 图像处理

说明：本设计为基于MATLAB特征点匹配的指纹识别系统。带有一个GUI界面。主要对指纹图像进行三方面处理：图像预处理、特征提取和特征匹配。图像预处理包括四个步骤：图像分割、滤波增强、二值化、细化，对指纹图像进行预处理后，去除了原图像的冗余部分，方便后续的识别处理；特征提取主要是提取指纹图像细化后的端点和分...

GUI gui系统 指纹识别 matlab指纹识别 matlab门禁系统

说明：著名的迭代就近点算法（icp）的源代码，在20世纪80年代中期，很多学者开始对点集数据的配准进行了大量研究。1987年，Horn、Arun等人用四元数法提出点集对点集配准方法。这种点集与点集坐标系匹配算法通过实践证明是一个解决复杂配准问题的关键方法。1992年，计算机视觉研究者Besl和Mckay介...

c++ 算法 iCP

说明：图像拼接过程中，首先要寻找两幅图像的匹配点，进行匹配。本源码使用sift算法对两幅图像中的点进行配准