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西电zelianwen的SAR-SIFT配准代码（含SAR-SIFT和SIFT）

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简介：
这段代码是由西安电子科技大学的Zeliang Wen开发的用于合成孔径雷达(SAR)图像与常规图像之间的特征匹配程序，包含了针对SAR图像优化过的SAR-SIFT算法以及标准SIFT算法。适用于需要处理复杂自然环境下的雷达图像配准研究和应用。 配准算法程序包括SIFT和SAR-SIFT等多种方法。

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  • 西电zelianwen的SAR-SIFT配准代码（含SAR-SIFT和SIFT）
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    这段代码是由西安电子科技大学的Zeliang Wen开发的用于合成孔径雷达(SAR)图像与常规图像之间的特征匹配程序，包含了针对SAR图像优化过的SAR-SIFT算法以及标准SIFT算法。适用于需要处理复杂自然环境下的雷达图像配准研究和应用。 配准算法程序包括SIFT和SAR-SIFT等多种方法。
     
  • SIFT配准的Matlab代码
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    本项目提供了一套基于SIFT（尺度不变特征变换）算法的图像配准Matlab实现代码。通过提取与匹配关键点，有效完成不同视角或光照下的图像对准任务。 SIFT基于特征点配准算法的Matlab实现可以直接运行。关于SIFT算法的工作原理可以参考维基百科。运行方法请参见run_demo。
     
  • 【图像配准】MATLAB下SAR-SIFT算法优化的SAR图像配准方法【附带Matlab源码 2336期】.mp4
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    本视频详细介绍了在MATLAB环境下利用SIFT算法优化SAR图像配准的过程，并提供相关代码下载。适合科研人员和学生学习参考。 在平台上，“佛怒唐莲”上传的视频都配有对应的完整代码，并且这些代码均经过测试可以正常运行，适合编程新手使用。 1. 代码压缩包内容： - 主函数：main.m； - 调用函数：其他m文件；无需单独运行 - 运行结果效果图 2. 所需的Matlab版本为2019b。如果在运行过程中遇到问题，请根据错误提示进行相应的修改，如无法解决可向博主求助。 3. 代码执行步骤： 步骤一：将所有文件放置于Matlab当前工作目录中； 步骤二：双击main.m文件打开； 步骤三：点击运行按钮直至程序完成并显示结果； 4. 若需要进一步的服务，可以向博主咨询。具体服务包括但不限于： 4.1 提供博客或资源的完整代码 4.2 复现期刊论文或其他参考文献中的实验内容 4.3 定制Matlab程序 4.4 科研合作
     
  • SIFT、SURF及SIFT+RANSAC影像匹配代码
    优质
    本项目包含基于SIFT与SURF算法的特征点检测和描述，以及结合RANSAC优化的图像匹配源代码，适用于计算机视觉领域的相似图片检索。 有两个文件夹：一个包含sift+ransac图像匹配代码以及用于检测匹配精度的代码（以像素为单位）。另一个文件夹则包含了surf图像匹配的相关代码。
     
  • SIFT与图像配准
    优质
    本文介绍了SIFT算法及其在图像配准中的应用。通过详细分析SIFT特征检测和描述过程，探讨了其如何提高图像匹配精度和鲁棒性。 可以使用获取的图像进行配准，以满足后续的图像处理需求。
     
  • SIFT算法-SIFT-LATEST_WIN.zip
    优质
    SIFT-LATEST_WIN.zip包含了最新版本的尺度不变特征变换（SIFT）算法的相关文件和资源，适用于Windows系统进行图像识别与匹配。 SIFT（尺度不变特征变换）算法是计算机视觉领域中的重要图像特征检测方法，由David G. Lowe在1999年提出。该算法以其出色的尺度不变性和旋转不变性而闻名，在图像匹配、物体识别及3D重建等任务中表现优异。“sift-latest_win.zip”压缩包包含了RobHess基于OpenCV实现的SIFT源代码，对学习和理解此算法非常有帮助。作为广泛使用的跨平台库，OpenCV提供了大量用于图像处理与计算机视觉的功能。 在该压缩包内，“sift-1.1.2_20101207_win”可能是包含编译好的库文件及头文件的源代码目录，在Windows环境下开发时非常有用。SIFT算法主要由以下步骤构成： **尺度空间极值检测：** 通过高斯金字塔构建尺度空间，以在不同尺度下找到关键点。这一步确保了特征的尺度不变性——无论图像放大或缩小，都能保持相同的特性。 **关键点定位：** 在确定的尺度上寻找局部环境中的显著且稳定的点作为关键点。 **关键点定向：** 为每个关键点分配一个方向，通过计算其周围梯度的方向直方图完成。这一步确保了特征的旋转不变性。 **描述符生成：** 对于每个关键点定义邻域，并在该区域内计算像素的梯度强度和方向，这些信息被编码成向量作为描述符以供后续匹配使用。 **描述符规范化：** 为了提高匹配效果，会对描述符进行归一化处理使其长度为1并去除光照变化的影响。 **特征匹配：** 使用余弦相似度或其他距离测量方法比较不同图像的SIFT描述符，从而找到最佳配对。 在C++中通过OpenCV实现SIFT时，开发者可以利用`cv::xfeatures2d::SIFT_create()`函数创建一个SIFT对象，并使用`detectAndCompute()`方法检测和计算特征。源代码可能详细展示了这些操作的内部机制。 总的来说，“sift-latest_win.zip”压缩包中的源码是学习计算机视觉中SIFT算法的理想材料，有助于开发者掌握图像特征提取技术并应用于实际问题如目标检测、图像拼接及检索等场景。
     
  • SIFT的Matlab代码
    优质
    这段简介是关于如何使用MATLAB实现SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）算法的代码教程。通过该代码，用户可以理解和应用SIFT在图像处理中的特征检测与描述。 SIFT特征匹配算法是当前国内外在特征点匹配研究领域的一个热点与难点问题。该算法具有较强的匹配能力，能够处理两幅图像间因平移、旋转或仿射变换造成的匹配难题，并且能够在一定程度上对任意角度拍摄的图片进行较为稳定的特征匹配。
     
  • SIFT的Matlab代码
    优质
    SIFT的Matlab代码提供了一套基于Matlab实现尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform)算法的源码与示例。该工具箱支持图像特征检测、描述及匹配，广泛应用于计算机视觉领域。 SIFT算法的MATLAB详细解释包括每一步的操作，并且可以查看源码以验证操作过程是否与SIFT原理一致。这种学习方式非常值得推荐。
     
  • 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。