Advertisement

基于SIFT与SURF的遥感图像配准Matlab代码RAR文件

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

简介：
本资源提供基于SIFT和SURF特征点检测算法实现的遥感图像配准的Matlab源码，便于研究者下载学习使用。包含详细注释和示例数据。 压缩包内包含使用SIFT和SURF进行图像配准的代码。首先采用SIFT或SURF算法提取特征，然后进行特征匹配，并通过RANSAC方法剔除误匹配结果。其中，SIFT部分基于Lowe官网提供的源码进行了修改；而SURF则直接利用MATLAB自带函数detectSURFFeatures()实现。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于SIFT与SURF的遥感图像配准Matlab代码RAR文件
    优质
    本资源提供基于SIFT和SURF特征点检测算法实现的遥感图像配准的Matlab源码，便于研究者下载学习使用。包含详细注释和示例数据。 压缩包内包含使用SIFT和SURF进行图像配准的代码。首先采用SIFT或SURF算法提取特征，然后进行特征匹配，并通过RANSAC方法剔除误匹配结果。其中，SIFT部分基于Lowe官网提供的源码进行了修改；而SURF则直接利用MATLAB自带函数detectSURFFeatures()实现。
     
  • 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。
     
  • 基于SIFT与SURF算法的遥感图像配准MATLAB代码
    优质
    本代码利用SIFT和SURF算法实现遥感图像配准，通过特征点检测与匹配，提高不同传感器获取图像间的对齐精度。适用于MATLAB环境。 压缩包包含使用SIFT和SURF进行图像配准的代码。首先通过SIFT或SURF提取特征，然后进行特征匹配，并用RANSAC算法剔除误匹配。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()。
     
  • 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。
     
  • SIFT与SURF：图像配准的经典算法
    优质
    本文探讨了SIFT和SURF两种在计算机视觉领域中广泛应用的特征点检测及描述算法，并着重分析它们在图像配准中的经典应用。 两个经典的图像配准算法SIFT和SURF的相关代码和文档。
     
  • 基于MATLAB的SIFT图像配准
    优质
    本研究利用MATLAB开发了基于SIFT（尺度不变特征变换）算法的图像配准系统。通过提取、匹配和计算图像间的特征点，实现了不同条件下图像的精确对齐与融合，为后续分析提供坚实基础。 SIFT图像配准的Matlab版本在Matlab R2012b上经过测试可以使用。
     
  • 基于Python和OpenCV的SIFT与SURF图像特征匹配.rar
    优质
    本资源提供了一种利用Python结合OpenCV库实现SIFT及SURF算法进行图像特征点检测与匹配的方法，适用于计算机视觉领域的学习与研究。 使用SIFT或SURF特征进行图像匹配的实现语言为Python 2.7及OpenCV 3.1版本，代码包含详细注释，并配有文档说明以及测试所需的图像资源。
     
  • 基于OpenCV的SIFT与SURF算法在图像配准中的应用
    优质
    本研究探讨了利用OpenCV库中SIFT和SURF特征检测算法进行图像配准的方法，分析其在不同类型图像上的准确性和效率。 基于OpenCV 2.4.9的图像配准SIFT和SURF算法程序，在VS2013平台上使用MFC制作界面。