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基于OpenCV和C++的图像处理与遥感图像配准系统源码.zip

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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

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客服
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  • OpenCVC++.zip
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    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
  • 识别VCOpenCV
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    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。
  • _matlab tif_tif_技术_matlab
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    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。
  • MATLAB
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    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
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    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。
  • SIFTSURFMATLAB代
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    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。
  • SIFTSURFMATLAB代
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    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。
  • SIFTSURFMatlab代
    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。