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基于Harris的SURF算法

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简介：
本研究探讨了结合Harris角点检测与SURF特征描述的方法，提升了图像处理中关键点定位和描述符计算的效率及鲁棒性。 这是我的毕业设计，目前尚未完善，将来有时间会继续改进和完善它。

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  • 基于Harris的SURF算法
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    本研究探讨了结合Harris角点检测与SURF特征描述的方法，提升了图像处理中关键点定位和描述符计算的效率及鲁棒性。 这是我的毕业设计，目前尚未完善，将来有时间会继续改进和完善它。
     
  • 七种图像特征匹配算法：Harris、Fast、ORB、SIFT、SIFT+Lowes、SURF和SURF+Lowes
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    本文探讨了七种图像特征匹配算法——Harris、Fast、ORB、SIFT及其改进版(SIFT+Lowes)、SURF以及其增强版(SURF+Lowes)，深入分析它们的工作原理及应用场景。 这里提供的是经过验证可以使用的算法版本，包括sln文件、cpp文件，即使是编程新手也能轻松使用。建议的运行环境为win10+VS2017+Opencv2.4.13。对于配置环境有疑问的朋友可以在百度上搜索相关资料。推荐使用与我一致的OpenCV版本（即2.4.13），因为新版本由于版权问题删除了部分算法。在实际应用时，如果需要使用某个特定算法，请将其加入项目中，并注意不要同时引入多个主函数所在的文件，否则可能会出现冲突错误。
     
  • 基于MATLAB的SURF算法代码
    优质
    本项目基于MATLAB开发，实现图像特征提取与匹配的SURF（Speeded Up Robust Features）算法，适用于图像识别、物体检测等领域。 这段代码是SURF算法的MATLAB实现版本，可以直接在MATLAB环境中运行使用。
     
  • 基于OpenCV的SURF算法实现
    优质
    本项目基于OpenCV库实现了SURF（Speeded Up Robust Features）算法，用于图像特征点检测与描述。通过Python编程语言完成算法优化和应用开发。 这段代码允许用户在VS平台上结合OpenCV实现两幅图像的匹配功能。只需将文件中的图片名称替换为自己的图像名称即可使用，操作简单方便。
     
  • 基于FPGA的SURF算法实现.rar
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    本资源包含基于FPGA平台实现的SURF（Speeded Up Robust Features）算法源代码和设计文档，适用于图像处理与计算机视觉领域的硬件加速研究。 关于SURF算法的FPGA实现可以作为参考材料，包括5篇中文文献和1篇外文文献。SURF算法能够用于图像匹配、图像拼接、目标检测及目标跟踪等应用领域。由于该算法计算量较大，因此使用FPGA进行实现是一个值得考虑的方向。
     
  • 基于MATLAB的Harris角点检测算法
    优质
    本研究利用MATLAB实现Harris角点检测算法，通过分析图像特征提取技术，优化了角点检测的速度与准确性，为后续计算机视觉应用提供了坚实基础。 Harris角点检测算法（MATLAB）是我的毕业设计内容之一，非常好用。
     
  • 在MATLAB中进行Harris和SURF匹配
    优质
    本文章介绍了如何使用MATLAB实现Harris角点检测与SURF特征描述及匹配的技术细节与实践步骤。 实现的功能包括：Harris+SURF匹配、RANSAC剔除误匹配点、利用正确匹配点计算单应矩阵以及计算匹配精度RMSE。提供了两张照片用于测试功能。
     
  • 基于SURF算法的图像配准技术
    优质
    本研究探讨了利用SURF算法进行高效、鲁棒性的图像配准方法，适用于大尺度变换和复杂场景下的图像对齐。 基于SURF的图像配准经过测试可以达到要求，具有较高的配准精度。
     
  • Harris+NCC+RANSAC算法
    优质
    本研究结合了Harris角点检测、NCC（归一化互相关）匹配及RANSAC算法，旨在增强图像处理中特征识别与匹配的准确性及鲁棒性。 可以运行的图像匹配程序：首先使用Harris角点检测，然后采用NCC进行粗略匹配，最后通过RANSAC算法去除错误匹配点。
     
  • 基于SURF特征点的图像注册算法
    优质
    本研究提出了一种基于SURF特征点的图像注册算法，旨在提高不同视角下图像配准的精度与速度。通过优化关键点检测和描述符匹配策略，该方法在复杂场景中展现出优越性能。 基于SURF特征点的图像拼接算法采用MATLAB语言编写，亲测可用且速度比SIFT特征点配准算法更快。