Advertisement

基于Harris与SIFT特征提取的图像配准算法MATLAB仿真及仿真录像

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

简介：
本研究探讨了一种结合Harris角点检测和SIFT特征匹配技术的图像配准方法，并利用MATLAB进行了仿真实验，实验结果证明了该算法的有效性。 版本：MATLAB 2021a 我录制了关于图像配准算法的仿真操作录像，在该视频中可以跟随演示步骤重现仿真的结果。 领域：图像配准算法 内容：基于Harris和SIFT特征提取技术的图像配准算法MATLAB仿真及相应的仿真录像。 适合人群：本科、硕士等教研学习使用。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于Harris与SIFT特征提取的图像配准算法MATLAB仿真及仿真录像
    优质
    本研究探讨了一种结合Harris角点检测和SIFT特征匹配技术的图像配准方法，并利用MATLAB进行了仿真实验，实验结果证明了该算法的有效性。 版本：MATLAB 2021a 我录制了关于图像配准算法的仿真操作录像，在该视频中可以跟随演示步骤重现仿真的结果。 领域：图像配准算法 内容：基于Harris和SIFT特征提取技术的图像配准算法MATLAB仿真及相应的仿真录像。 适合人群：本科、硕士等教研学习使用。
     
  • 基于Harris与SIFT特征提取的图像配准MATLAB仿真代码.zip
    优质
    本资源提供了一套利用Harris角点检测和SIFT特征匹配技术实现图像配准功能的MATLAB代码。包含详细的注释与示例，适用于研究及学习计算机视觉中特征匹配的应用。 版本：MATLAB 2014/2019a，包含运行结果示例。 领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理以及路径规划等领域的MATLAB仿真应用，还包括无人机相关研究。 内容：标题所示的内容涵盖广泛的主题。关于具体介绍，请参阅博主主页上的博客文章。 适用人群：本科及硕士研究生阶段的教学与科研学习使用。 博客简介：一位热爱科研的MATLAB仿真开发者，在技术提升的同时注重个人修养的发展，欢迎有意向合作的项目联系交流。
     
  • 基于Harris角点特征的图像拼接算法MATLAB仿真及仿真录像
    优质
    本研究采用Harris角点检测方法实现图像拼接，并利用MATLAB进行算法仿真和录制仿真过程视频。 版本：MATLAB 2021a 内容介绍： 本项目包含基于Harris角点特征提取的图像拼接算法在MATLAB中的仿真实现，并附有操作录像，能够指导用户按照步骤完成相应的仿真实验并得到预期结果。 研究领域： 图像处理与计算机视觉（具体为图像拼接） 适用人群： 适用于本科生、研究生及相关科研人员进行学习和教学使用。
     
  • 基于SURF特征提取的图像配准与拼接算法的MATLAB仿真
    优质
    本研究采用MATLAB平台，通过SURF算法实现高效稳定的图像特征点检测和描述，进而完成图像间的精确配准与无缝拼接。 基于SURF特征提取的图像配准和拼接算法在MATLAB中的仿真运行注意事项：请使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试，在运行过程中，请确保左侧的当前文件夹窗口设置为当前工程所在的路径。具体操作步骤可以参考提供的操作录像视频，按照其中的方法执行。
     
  • 基于SURF特征提取的图像配准算法的MATLAB仿真研究
    优质
    本研究采用MATLAB平台，对基于SURF（Speeded Up Robust Features）的图像配准算法进行仿真实验，旨在探讨其在不同条件下的性能表现。 基于SURF特征提取的图像配准算法在MATLAB中的仿真运行注意事项：请使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试，并确保在运行过程中将左侧当前文件夹窗口设置为工程所在路径。具体操作步骤可参考提供的操作录像视频，按照其中的方法执行。
     
  • 基于Harris及SIFT特征的遥感图像匹配算法
    优质
    本研究提出了一种结合Harris角点检测与SIFT描述子的遥感图像匹配算法，有效提升了不同条件下目标识别精度和稳定性。 图像匹配是遥感图像处理及分析的重要环节之一。传统的基于角点的灰度关联匹配算法由于不具备旋转不变性，需要人工干预进行粗略匹配，无法实现自动化操作。SIFT（尺度不变特征变换）算法可以解决图像在旋转和缩放方面的挑战，但对于高分辨率的遥感图像而言，该算法会因几何特征更加清晰、纹理信息更为丰富而消耗大量内存，并且运算速度较慢的问题尤为突出。为了克服这些问题，提出了一种结合哈里斯角与SIFT描述符的新方法。实验结果显示，相较于传统的SIFT算法，新算法显著减少了计算时间，在保持了SIFT描述子的旋转不变性和适应浅灰度相关匹配的同时，依然无法完全解决全自动高分辨率图像匹配的问题。
     
  • 基于SIFT、HARRIS及NCC算法的图像特征匹配方法
    优质
    本研究提出一种结合SIFT、HARRIS和NCC算法的图像特征匹配方法，旨在提高图像识别与配准精度。通过综合利用三种算法的优势，实现了鲁棒性和准确性的提升。 使用MATLAB完成基于SIFT、HARRIS和NCC算法的图像特征匹配，代码可以完整运行。
     
  • 基于MATLAB的彩色RGB图像HOG特征提取仿真及操作录像
    优质
    本项目利用MATLAB平台进行彩色RGB图像处理，实现高效HOG（方向梯度直方图）特征提取，并录制操作过程。 关于图像HOG特征提取算法的MATLAB仿真，在MATLAB 2021a版本上进行测试。
     
  • Harris与SIFT特征提取及匹配方法
    优质
    本文介绍了Harris角点检测算法及其在图像处理中的应用，并深入探讨了SIFT（尺度不变特征变换）算法的原理和实现过程，重点分析了两种方法在特征提取及匹配上的优劣。 计算机视觉中的局部图像描述子可以通过Python实现Harris角点检测、特征匹配以及SIFT特征检测与匹配功能，并且可以直接运行。项目包含VLFeat工具包的SIFT部分。
     
  • 基于SIFT特性的图像配准仿真（含Matlab代码）
    优质
    本项目探讨了利用SIFT算法进行图像配准的方法，并通过MATLAB编写代码实现模拟实验。旨在验证SIFT特征在不同条件下的稳定性与准确性，为相关研究提供参考和借鉴。 这是帖子“基于SIFT特征的图像配准（附Matlab源代码）”中实验二和实验三所使用到的图片。