说明:sift算法具有旋转不变性 提取的特征点效果非常的好 用于图像配准中
说明:BP神经网络用于函数拟合与模式识别,本科毕设要求参见标准测试模型,给出接收信号眼图及系统仿真误码率,主要为数据分析和统计,有循环检测,周期性检测,应用小区域方差对比,程序简单。
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:1. SIFT特征是图像的局部特征,其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性,对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性; 2. 独特性(Distinctiveness)好,信息量丰富,适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配; 3. 多量性,即使少数的几个物体也可以产生大量...