Advertisement

Harris-Laplace MATLAB源代码及原文

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
Harris-Laplace MATLAB源代码及原文提供了实现Harris和Laplace特征检测算法的MATLAB代码,并附有原始文献,便于研究与开发中的特征点检测应用。 这是一份包含原文和源代码的优质资料,非常适合学习Harris-Laplace关键点检测技术。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • Harris-Laplace MATLAB
    优质
    Harris-Laplace MATLAB源代码及原文提供了实现Harris和Laplace特征检测算法的MATLAB代码,并附有原始文献,便于研究与开发中的特征点检测应用。 这是一份包含原文和源代码的优质资料,非常适合学习Harris-Laplace关键点检测技术。
  • Harris-Affine与Harris-Laplace兴趣点检测器:Harris-...
    优质
    Harris-Affine和Harris-Laplace是基于Harris角点检测算法改进的兴趣点检测技术。前者结合了仿射不变性,后者则利用Laplace算子增强尺度空间特性,二者在图像匹配与识别中表现优异。 函数 `harris_affine` 用于检测图像中的仿射不变兴趣点,而 `harris_laplace` 则用于检测尺度不变的兴趣点。读取变量“img”中的图像,并将函数调用设置为 `affine_invariant_points = harris_affine(img, scaleinvpts)` 来获取仿射不变的特征点和 `scale_invariant_points = harris_laplace(img)` 获取比例不变的特征点。其他辅助函数则在 `harris_affine.m` 文件中定义,以使代码更加简洁。
  • 计算机视觉:用Matlab实现的Harris-LaplaceHarris-Affine特征点检测算法
    优质
    本项目采用Matlab语言编程实现了两种经典的图像特征点检测方法——Harris-Laplace与Harris-Affine,为计算机视觉领域的研究提供实用工具。 在Octave或Matlab环境中实现计算机视觉中的各种兴趣点检测器算法(包含一些调整)。请将图像存储在一个文件夹内,并打开visual_words.m脚本,在该脚本中用具体的路径名替换“imagepath”。同时,相应地修改源路径和目标路径。运行visual_words.m后,它会调用harris_affine.m函数。其余所需的功能会在harris_affine.m内部被调用。注释将会帮助您理解这些功能的作用。
  • Harris(Python
    优质
    Harris是利用Python编程语言实现的一种计算机视觉算法,主要用于角点检测和特征描述,在图像处理与机器视觉领域有广泛应用。 请参阅博文10以获取详细的使用介绍。
  • MATLAB中的Harris角点检测
    优质
    本代码实现了基于MATLAB的Harris角点检测算法,能够有效识别图像中的关键特征点,适用于计算机视觉和机器人定位等领域。 使用Harris角点检测算法可以实现较高的检测准确度。该方法通过求导的方式递进求解,并能够输出中间过程的ABCQ图片。此算法适用于数字图像处理课程,可以在MATLAB中进行编写。
  • Matlab中的Forstner算子与Harris算子
    优质
    本代码实现于MATLAB环境中,包含经典的Forstner和Harris角点检测算法。适用于计算机视觉领域中特征点定位的研究及应用开发。 在数字摄影测量中的特征点提取学习主要包括两种典型的算法:一种依赖于图像边缘编码的方法,这种方法需要进行复杂的图像分割与边缘检测操作,并且计算量大、难度高;一旦待测目标发生局部变化,则可能导致该方法失效。另一种基于图像灰度特性的方法通过分析像素的曲率和梯度来定位特征点,这类算法包括Moravec算子、Forstner算子、Harris算子以及SUSAN算子等。在课程学习中主要涉及了对于Forstner算子与Harris算子的研究。
  • Matlab中的Harris角点检测-计算机视觉详解
    优质
    本篇文章详细解析了在Matlab环境下实现Harris角点检测算法的过程与技巧,并附有完整代码示例。适合计算机视觉学习者参考。 记录自己实现的Harris角点检测过程,并详细添加了注释,适合初学者阅读和理解。
  • Fisherface始论完整Matlab(含数据库)
    优质
    本资源包含Fisherface算法的原始论文及其完整的Matlab实现代码,并附带所需数据库文件。适合人脸识别研究和学习使用。 这段文字介绍了关于fisherface的matlab代码,该代码可以运行,并使用ORL人脸数据库进行实验,在代码中有许多中文注释以帮助理解。此外,为了方便大家参考,压缩包中还包含了fisherface原始论文及PCA算法原始论文。希望这些资料能够对大家有所帮助。
  • 逆时偏移理,MATLAB.zip
    优质
    本资源包含逆时偏移算法的详细代码与理论解析,适用于地震数据处理研究。提供完整的MATLAB源码,便于深入学习和二次开发。 逆时偏移代码及原理介绍,包括使用MATLAB编写的源码。
  • MATLAB逆时偏移理,含
    优质
    本资源提供MATLAB实现逆时偏移算法的完整代码和详细注释,包含地震数据处理中的理论基础与实践应用。适合科研学习和技术开发使用。 逆时偏移(Time Reversal Migration, TRM)是一种在地震成像与地球物理勘探领域广泛应用的技术。它通过模拟地震波的反向传播来提高地下结构的成像精度,而MATLAB作为一款强大的数学计算软件,则是实现这一技术的理想平台。 **逆时偏移原理:** 该技术的核心在于将接收到的地震记录进行时间反转,并让其沿相反路径回传至地底。这使得波场在地质体中的反射点能够形成聚焦效果,从而提高图像分辨率。具体步骤包括: 1. **数据预处理**:对原始地震记录进行去噪、滤波和归一化等操作。 2. **逆时传播**:利用波动方程模拟地震波的反向路径,这在MATLAB中通常通过有限差分法或谱元法实现。 3. **聚焦效果**:随着逆时传播过程中的能量汇聚,在反射点处形成高振幅聚焦图像,有助于识别地下结构特征。 4. **成像**:通过对这些聚集的能量进行积分处理,得到地下构造的清晰图像。 **MATLAB中实施逆时偏移的方法:** 1. **导入数据**:将地震记录以二维数组的形式加载到MATLAB环境中。 2. **建立网格模型**:根据地质情况创建三维速度和界面位置模型。 3. **波动方程求解器编写**:利用如`pdepe`等函数来解决偏微分方程,为逆时传播过程开发相应的代码。 4. **时间反转与更新波场信息**:将地震记录反向传播,并迭代地更新网格中的数据直至达到稳定状态。 5. **聚焦能量计算和成像**:在每个时间段内积累并积分聚集的能量值,以生成高分辨率的地下结构图像。 6. **结果分析及可视化**:利用MATLAB提供的绘图工具(如`imagesc`, `slice`)对逆时偏移的结果进行展示,并深入解析地质特性。 总结来说,借助于MATLAB的强大功能和灵活性,可以有效地实施逆时偏移技术来生成地下结构的高精度图像。在实际操作中还需结合具体地质知识不断优化算法以达到最佳效果。