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CNN-Matching_CNN图像匹配_MatchingCNN_cnn-matching

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简介：
CNN-Matching是一种基于卷积神经网络（CNN）的图像匹配算法，旨在通过学习特征表示来实现高效准确的图像配准与识别。 这是一篇关于基于深度学习的图相匹配的文章，通过深度学习的方法进行图像匹配训练。

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  • CNN-Matching_CNN图像匹配_MatchingCNN_cnn-matching
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    CNN-Matching是一种基于卷积神经网络（CNN）的图像匹配算法，旨在通过学习特征表示来实现高效准确的图像配准与识别。 这是一篇关于基于深度学习的图相匹配的文章，通过深度学习的方法进行图像匹配训练。
  • 地图匹配：Map Matching
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    地图匹配（Map Matching）是一种定位技术，用于将GPS等传感器采集的浮动车数据与数字地图中的道路网络进行精准对应，从而提高位置识别的准确性。 Map Matching是一个Python库，它将一系列位置（例如GPS轨迹）与基础道路网络相关联。匹配过程同时考虑了路网拓扑和空间关系。该库提供了一个简单的使用界面，并且旨在与PostGIS和OSM道路网络很好地配合，以构建实际的应用程序。 特征包括： - 提供离线和在线匹配支持 - 可加载OSM公路网的PostGIS - 即使在Python中也可以快速设计入门 我们使用进行单元测试。目前为了方便起见，我们将代码和测试放在一起。要测试单个模块，例如shortest_path.py ，只需： ``` $ nosetest map_matching/shortest_path.py ``` 要运行所有单元测试，请执行以下命令： ``` $ nosetest map_matching/*.py ``` Map Matching已获得BSD许可。请参阅LICENSE文件以获取详细信息。
  • 地图匹配：基于GraphHopper的MAP-MATCHING技术
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    本项目探讨了利用开源路线图引擎GraphHopper实现先进的MAP-MATCHING技术，旨在提高GPS轨迹与数字地图吻合度，优化导航系统性能。 基于GraphHopper的地图匹配用于将GPX轨迹捕捉到道路上。为了更深入了解地图匹配问题，请观看实际演示（黑色为GPS轨迹，绿色为匹配结果）。该项目采用Apache许可2.0。 使用要求：Java 8及Maven >=3.3版本是必需的。 构建方法： 1. 运行命令 `mvn package -DskipTests` 2. 导入OSM地图到要进行地图匹配区域。例如，可以导入提供的样本数据： ``` java -jar matching-web/target/graphhopper-map-matching-web-3.0-SNAPSHOT.jar import map-data/ ```
  • 模板匹配追踪(template matching tracking)
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    模板匹配追踪是一种计算机视觉技术，通过在视频帧序列中寻找与预设图像（即模板）相匹配的区域来实现目标定位和跟踪。这种方法简单直接，在特定条件下表现出色。 本程序采用基于模板匹配的简单跟踪方法。其核心思想是将要跟踪的目标保存下来，在每一帧图像到来时，在整幅图像中寻找与该目标最相似的图像块，以此作为当前帧中的目标位置。为了适应目标的变化，每帧匹配到的目标会被用作下一帧的模板，从而实现在线更新功能。
  • 图像匹配.zip
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    《图像匹配》是一套探讨如何通过算法识别和配准不同图像中相同特征的研究资料集，涵盖多种应用场景与技术实现。 可以先用相关系数进行粗略匹配，再使用最小二乘法进行精确匹配。
  • Matlab图片剪切代码-ST-Matching：基于ST匹配的地图匹配算法的MATLAB实现
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    ST-Matching是一款在MATLAB环境中运行的地图匹配算法工具箱，它采用时空(ST)匹配方法优化路径识别和定位精度。此代码为研究人员及开发者提供了一种高效处理地图数据的新途径。 地图匹配是将观察到的用户位置序列与数字地图上的道路网络对齐的过程，在运动对象管理、交通流分析和行车路线等领域作为基本预处理步骤至关重要。然而，许多GPS轨迹数据采样率较低（例如每2-5分钟一个点），当前大多数的地图匹配方法仅适用于高采样率的数据（通常为每10-30秒一个点）。随着数据不确定性增加，这些传统算法在低采样率的准确性上显著下降。 本段落提出了一种新的全局地图匹配算法ST-Matching，专门用于处理低采样率GPS轨迹。该算法充分考虑了道路网络的空间几何和拓扑结构以及时空轨迹的速度限制，并基于此构造候选图来识别最佳路径序列进行匹配。我们通过合成数据集与真实数据集的实验验证了这一方法的有效性。 对比测试中，ST-Matching算法在低采样率GPS轨迹的地图匹配精度上明显优于增量算法；同时，在准确性和运行时间方面也超过了基于平均弗里谢特距离（AFD）的全局地图匹配算法。
  • CNN-Matching: 异构遥感图像匹配方法的深度学习特征及源代码与数据集 - 源代码学习
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    本项目介绍了一种名为CNN-Matching的深度学习模型，用于异构遥感图像间的精确配准。该项目提供了模型的源代码、预训练权重以及相关测试数据集，方便用户进行学习和研究。 针对深度遥感影像在成像方式、时间相位及分辨率等方面的差异导致难以匹配的问题，提出了一种新的基于CNN的特征匹配方法。实验结果表明，该算法具有较强的适应性和鲁棒性，在点的数量与分布、效率以及适应性等方面均优于其他现有技术。 此存储库包含以下文件实现：一种基于深度学习特征的异源遥感影像匹配算法（中文标题）。其中主要思想和代码都来源于相关研究。具体到匹配结果，包括但不限于： - 谷歌地球图像之间的匹配实验（2009年与2018年的数据对比） - 无人机光学图像与红外热像的匹配 - SAR图象(GF-3)与光学卫星(ZY-3)图像间的配准 - 卫星影像和地图间的一致性检验 建议使用Python 3.7+版本进行代码运行。
  • 图像匹配软件
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    图像匹配软件是一种计算机程序，用于识别、分析和比较数字图像中的模式和特征，广泛应用于安全监控、医学影像等领域。 这段文字描述了一个用MATLAB编写的影像匹配程序，是摄影测量实习作业的一部分。该程序使用相关系数法进行图像匹配，并且匹配结果的精度较高。作者希望与大家交流学习。
  • 依赖图的精确子图匹配算法——Exact Subgraph Matching Algorithm: 开源
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    简介：本项目提供了一种高效的精确子图匹配算法，用于在大规模图形数据中寻找特定模式。该开源工具包易于集成和扩展，适用于网络分析、生物信息学等领域的复杂查询任务。 子图匹配问题（即子图同构）属于NP完全问题范畴。为此类问题设计了一个精确的回溯方法算法——ESM算法，并特别针对依赖图进行了优化。在最坏的情况下，该算法的时间复杂度为O(n^2 * k^n)，其中n代表顶点的数量，k则是顶点的最大度数。 我们通过三种生物医学关系和事件提取的应用实例验证了ESM的有效性：BioNLP 2011的事件识别任务、蛋白质-残基关联检测以及蛋白质间相互作用的确定。此外，该算法采用Java语言实现，并且在学术研究中使用时建议引用以下文献： Liu Haibin, Vlado Keselj 和 Christian Blouin 的 Exploring Subgraph Matching Techniques for Biomedical Event Extraction from Literature (Computational Intelligence, 2013)。
  • SURF特征识别及多图像特征匹配与误匹配校正_SURF_MATLAB_SURF_图像匹配_特征匹配MATLAB_特征匹配
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    本文介绍了基于MATLAB的SURF算法在图像处理中的应用，重点阐述了如何利用SURF进行特征识别、多图像间的特征匹配以及误匹配检测和修正的方法。 SURF特征识别与多图像特征匹配是计算机视觉领域中的核心技术之一，在诸如图像识别、目标检测、图像拼接及3D重建等方面有着广泛的应用。2006年，荷兰埃因霍芬理工大学的Hanspeter Pfister等人提出了快速且鲁棒的图像描述符——SURF（Speeded Up Robust Features），它在SIFT基础上进行了优化，在保持稳定性和不变性的同时提高了计算速度。 1. **特征提取** SURF特征提取过程包括尺度空间中的极值检测和生成特征描述符。通过高斯-拉普拉斯金字塔确定图像的尺度空间，以寻找关键点，并通常选择这些关键点作为局部极大或极小值点。随后，对于每个关键点计算一个方向响应函数来定义其方向。接着利用64维Hessian矩阵来描绘关键点周围的结构特征。 2. **特征匹配** 特征匹配涉及在不同图像之间确定对应的特征点。通常使用余弦相似度或汉明距离等方法衡量两个描述符之间的接近程度。MATLAB中的`matchFeatures`函数可用于执行这一操作，并返回相应的匹配对索引值。 3. **误匹配矫正** 由于光照变化、遮挡和类似背景等因素的影响，特征匹配过程中可能会出现错误的对应关系（即误匹配）。为了提高准确性，可以采用RANSAC算法来排除异常数据点。该方法通过随机选择子集并构建几何模型的方式反复进行，并根据内标量的数量找出最优解以剔除这些不正确的匹配。 4. **MATLAB实现** MATLAB图像处理工具箱提供了SURF特征提取和匹配所需的功能，例如`detectSURFFeatures`用于检测关键点、`extractFeatures`用来获取描述符以及使用如`matchFeatures`, `estimateGeometricTransform`, 和 `fitGeometricModel`等函数进行几何校正及模型拟合。 5. **应用实例** 实践中，在图像拼接任务中，通过匹配和纠正误配的SURF特征可以将多张图片无缝地组合成一张全景图。而在目标识别方面，则可以通过比较不同视角下的图像特征来实现同一物体的有效识别。 6. **优化与扩展** 对于大规模数据集的应用场景，可考虑采用更高效的描述符库（如BRISK、ORB）或转向深度学习方法（例如CNN），后者能够自动提取更高层次的特征表示，并进一步提高匹配性能。 综上所述，SURF特征识别和多图像间的特征匹配是计算机视觉技术的关键组成部分，在MATLAB这样的强大科学计算环境中具有完整的工具链支持来进行相关操作与研究。通过深入理解并实践这些算法和技术，我们可以更加有效地应对各种复杂的图像分析挑战。