Advertisement

基于OpenCV和C++的图像处理与遥感图像配准系统源码.zip

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

简介：
本资源提供了一个使用OpenCV库及C++编写的图像处理与遥感图像配准系统的完整源代码，适用于研究和开发人员进行图像识别、分析及地理信息系统中的应用。 OpenCV+C++图像处理设计-遥感图像配准系统源码

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于OpenCV和C++的图像处理与遥感图像配准系统源码.zip
    优质
    本资源提供了一个使用OpenCV库及C++编写的图像处理与遥感图像配准系统的完整源代码，适用于研究和开发人员进行图像识别、分析及地理信息系统中的应用。 OpenCV+C++图像处理设计-遥感图像配准系统源码
     
  • 图像识别与遥感图像配准系统的VC源码（基于OpenCV）
    优质
    本项目提供了一套使用C++编写的基于OpenCV库的图像识别和遥感图像配准系统源代码。该系统能够实现高效、精准地处理大规模地理空间数据，适用于科研及工业应用领域。 本程序主要对遥感图像进行三种处理：几何校正、图像增强和图像配准。这三种处理都可以独立实现，然而对于原始的遥感图像将这三种处理依次进行效果更佳。 具体操作步骤如下： 1. 在主窗口打开需要处理的图像。 2. 选择【几何校正】菜单，打开【图像几何校正】对话框来进行几何校正。在此对话框中，首先加载待校正的图像，然后点击【选取特征点】按钮，在待校正图像和基准图像中手动选取相应的特征点，并通过点击【校正图像】得到最终的结果。如果对结果满意，则可以点击【保存并在主窗口打开】来保存并展示处理后的图片。 3. 接下来选择【图像增强】菜单，以启动【图像增强】对话框进行相关操作。在该界面内，从直方图增强、灰度增强等类别中挑选具体方法（例如均衡化或规定化），并通过点击相应的按钮执行所选的处理步骤。结果会在右侧显示出来；如果达到预期效果，则可以保存并展示此图片。 4. 最后选择【图像配准】菜单以打开对应的对话框进行操作。首先加载待匹配的图像，然后根据需要选择“半自动”或“手动”的方法，并点击【选取特征点】按钮，在两幅图中按照提示位置选定相应的特征点（如果在半自动模式下出现错误，则可以调整）。完成之后通过点击【配准图像】得到最终结果。若满意则保存并展示处理后的图片。 以上为所有步骤的详细说明，希望对您有所帮助。
     
  • 遥感图像处理_matlab tif_tif图像_遥感技术_基于matlab的遥感图像处理
    优质
    本资源专注于基于MATLAB的遥感TIF图像处理技术，涵盖影像分析、数据解译及应用实践等内容，旨在提供全面的技术支持和解决方案。 使用MATLAB进行遥感图像处理的代码实现，其中图像为栅格TIF类型。
     
  • 基于MATLAB的遥感图像配准
    优质
    本研究利用MATLAB开发了一套高效的遥感图像配准系统，通过优化算法实现多源遥感影像间的精确对齐，提升数据处理效率和分析精度。 首先进行Harris角点特征提取，然后利用NCC算法进行粗匹配，并剔除误匹配和不匹配向量。基于灰度相关系数计算配准误差，从而得到最终的叠加图像。该方法适用于存在平移变换和旋转变换的情况，能够实现可见光区图像配准，并可应用于时间间隔较短的多时相遥感影像配准。
     
  • IDL遥感图像处理系统
    优质
    IDL遥感图像处理系统是一款强大的科学计算与数据可视化软件平台，专门用于解析和展示复杂的地球观测数据。 本系统主要包括五个部分：文件模块、灰度变换模块、信号处理模块、图像增强模块和边缘检测模块。此外，该系统还能显示鼠标在原图中的位置坐标及对应的像素灰度值。测试结果表明，系统的运算速度快且运行效果良好，具有较高的参考价值。
     
  • 基于SIFT与SURF的遥感图像配准MATLAB代码
    优质
    本段MATLAB代码利用了SIFT和SURF算法实现高效、准确的遥感图像配准。适用于图像拼接及变化检测等应用，提供详尽注释以供学习参考。 压缩包内包括使用SIFT和SURF进行图像配准的代码。首先通过SIFT或SURF提取特征点，然后进行特征匹配，并利用RANSAC算法剔除误匹配的结果。其中，SIFT部分基于Lowe官网提供的源码进行了修改；而SURF则直接调用了MATLAB自带函数detectSURFFeatures()来实现。
     
  • 基于SIFT与SURF的遥感图像配准MATLAB代码
    优质
    这段代码利用了SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（速度-Up特征）算法进行高效的遥感影像匹配工作，在MATLAB平台上实现，为用户提供了一种准确、快速的遥感图像配准解决方案。 压缩包内包含使用SIFT和SURF进行图像配准的代码。首先利用SIFT或SURF提取特征，接着进行特征匹配，并通过RANSAC算法剔除误匹配结果。其中，SIFT部分基于Lowe官网提供的源码进行了修改；而SURF则直接调用了MATLAB自带函数detectSURFFeatures()来实现。
     
  • 基于SIFT与SURF的遥感图像配准Matlab代码
    优质
    本项目提供了一套基于SIFT和SURF特征匹配算法的遥感图像自动配准的MATLAB实现代码。利用这些方法，可以有效提升不同传感器获取的遥感影像之间的对齐精度与鲁棒性。 压缩包内包含使用SIFT和SURF进行图像配准的代码。首先用SIFT或SURF提取特征点，然后进行特征匹配，最后利用RANSAC算法剔除误匹配的结果。其中，SIFT部分基于Lowe官网提供的源码进行了修改；而SURF则直接调用了MATLAB自带函数detectSURFFeatures()来实现。