该数据集包含遥感图像配准，并附带配准真值，可用于训练和测试。

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简介：
该数据集专为个人研究目的而设计，其中的遥感图像来源于网络上获取的大尺寸图片。数据集包含700组遥感图像对，并按照6：2：2的比例进行划分，分别用于训练、验证和测试。制作流程如下：首先，将这些大图进行裁剪处理，生成450×600像素的小块；然后，随机选取这些小块的矩形区域，并对四个角点进行20像素范围内的随机扰动，从而得到新的四个角点；接着，依据这两组角点的坐标计算出一个参数H；随后，利用该参数H对原始图像进行扭曲变形，使其与另一幅图像对应；最后，分别以240×320像素的大小保存生成的图像img_A和img_B，并将参数Hba、Hab以及图像img_A、img_B保存在.npy文件中。此外，数据集的mea值约为0.60，标准差约为0.25，可以作为一个模拟数据集供大家使用。如果您觉得这个资源有帮助，欢迎大家在评论区留言点赞！

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客服

含有配准真值的遥感图像配准数据集（适用于训练与测试）

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本数据集提供包含精确配准标准的遥感影像对，旨在支持研究人员进行有效的图像配准算法开发、评估及应用，适用于模型训练和性能验证。此数据集仅用于个人研究目的，并且遥感图像是从网上下载的大图像。该数据集中包含700对遥感图像，按照6：2：2的比例划分成训练、验证和测试三个部分。制作过程如下： 1. 将大图像裁剪为450×600的小块。 2. 随机选取小矩形，并给四个角点加上大约20像素的随机偏移，得到新的坐标位置。 3. 根据两组原始和新坐标的差异计算出透视变换矩阵H（Homography Matrix）。 4. 利用H将原图扭曲到另一幅图像上形成配对数据。 5. 最终分别保存为240×320大小的img_A与img_B，并且将这两张图片以及对应的两个方向上的转换矩阵（即Hba和Hab）以.npy格式文件的形式存储起来。这些处理后的图像集可以被视作一个仿真的数据集合，其中mea约等于0.60而std大约为0.25。希望有兴趣的研究者们能够使用，并且如果觉得对大家有帮助的话也欢迎大家积极评论和点赞支持。

基于MATLAB的遥感图像配准

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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。

真实的Corel-5K图像库标准训练集和测试集

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真实的Corel-5K图像库提供了一个包含五千张图片的标准数据集合，用作计算机视觉与机器学习领域中的训练及测试资源。该库旨在促进图像识别、分类等技术的研发工作。深圳电信培训中心的徐海蛟博士使用真正的Corel-5K图像数据集进行教学。该数据集包含科雷尔（Corel）公司收集整理的5000张图片，因此命名为Corel-5K。学生可以利用这些图片来进行科学图像实验，如分类和检索等。 Corel-5k是用于图像标注实验的事实标准数据集，并且被广泛应用于比较不同算法在性能上的表现。该库由五十个CD组成，每个包含10张大小相等的图片（共500张），涵盖多个主题领域，例如公共汽车、恐龙和海滩等等。 Corel-5k通常会被分成三个部分：4,000幅图像作为训练集；500幅用于调整模型参数的验证集以及剩余的500个用来评估算法性能。在找到最优模型参数后，这4,500张图片（即之前的训练和验证集合）将被混合在一起重新构成一个新的更大的训练数据集。每一张Corel-5K中的图像都被标注了1到5个关键词，在整个数据库中总共有374种不同的标签。在测试集中，则使用263个这些标签进行评估算法性能的实验。学生可以自行从图片中提取各种低级视觉特征，例如RGB、Lab颜色空间、HSV色彩模型、SIFT（尺度不变特征变换）、GIST和HOG等，并利用svm（支持向量机）、knn（K近邻算法）、adaboost（自适应增强学习）逻辑回归、随机森林以及MIML-SVM, MIML-KNN, MIML-Boost等多种机器学习方法来进行多类与多标签的实验。

CNN在遥感图像配准中的应用

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本研究探讨了CNN（卷积神经网络）技术在遥感图像配准领域的应用，通过深度学习方法提高不同时间或传感器获取的卫星影像之间的对齐精度。在遥感图像配准领域，CNN（卷积神经网络）的应用可以通过参考论文《Multi-Temporal Remote Sensing Image Registration Using Deep Convolutional Feature》来实现。该论文提供了利用深度卷积特征进行多时相遥感图像配准的源代码和方法指导。

遥感影像配准系统

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遥感影像配准系统是一款专业的图像处理软件，能够实现不同时间、空间和传感器获取的遥感数据精确对齐与融合，为地理信息分析提供坚实基础。本程序主要对遥感图像实现三种处理：几何校正、图像增强和图像配准。这三种处理都可以独立完成，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，然后在弹出的对话框中对图片进行几何校正。首先，在该对话框内加载待校正的第二张图；接着点击“选取特征点”按钮，并按照提示分别在两张图上手动标记对应的特征点；最后点击“校正图像”，得到初步处理结果。如果效果满意，再选择保存并返回主界面查看。 3. 通过【图像增强】菜单打开相应的对话框进行操作。首先，在提供的选项中选定一种具体的方法（例如直方图均衡化或规定化等），然后执行该方法；在右侧预览区可以看到变化后的结果，若满足要求，则点击“保存并在主窗口打开”按钮以保存和展示处理过的图像。 4. 接下来是进行【图像配准】。选择对应的菜单并进入对话框后，在其中加载待匹配的第三张图，并根据指导选取合适的自动或手动方式来定位特征点；如果使用半自动模式并且发现某些对应关系不准确，可以调整这些关键点的位置；完成所有操作之后点击“匹配图像”按钮获取最终结果。当确认效果良好时，请记得保存并返回主界面查看。以上每一步完成后都可以单独检查和评估，并根据需要重复或修改上述步骤以达到最佳处理效果。

图像分割数据集在深度学习中的应用：包含训练与测试集的二值分割遥感公路图像数据集

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本数据集专注于深度学习技术中图像分割的应用，特别为遥感公路图像设计了包含训练和测试集的二值分割任务，旨在提升道路识别精度。项目包含：二值分割遥感公路图像分割数据集（已划分训练集和测试集）。该数据集基于卫星影像中的道路进行标注，前景目标丰富且标注效果良好，适用于分割网络的实战应用。数据集总大小为237MB。它分为两个部分： - 训练集：包含1340张图片及其对应的1340个mask图像； - 测试集：包括334张图片和相应的334个mask图像。此外，项目中还提供了一个用于展示分割结果的可视化脚本，能够随机选取一张图片，并将其原始图、GT（Ground Truth）图及在原图上的蒙板显示出来并保存至当前目录。

【图像配准】利用Powell和蚁群算法的图像配准MATLAB代码（附带GUI）.rar

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本资源提供了一套结合Powell优化方法与蚁群算法进行图像配准的MATLAB代码，并配备图形用户界面(GUI)，便于研究与应用。 MATLAB项目的相关源码可以提供给需要的用户。如果有任何问题或需求，请通过合适的渠道联系项目维护者。

Matlab遥感图像分类与配准代码-ImageRegisiter: 1. 使用Matlab进行GF1WFV遥感数据配准，同样适用于其他类型...

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本项目提供基于MATLAB的GF1-WFV遥感影像分类与配准源码，功能涵盖多种遥感图像处理任务，易于扩展至其他类型的卫星影像。 MATLAB遥感图像分类代码ImageRegisiter1实现了GF1WFV遥感数据的配准，并且适用于其他类型图像的校正与拼接。该方法基于SURF自动特征提取原理，使用标准误差RMSE来度量配准效果。批量处理图像时可以参考registerbatch.m文件中的例子，RSAFM.m则是用于执行图像配准的主要函数。以下是示例代码： ```matlab original = imread(file1); distorted = imread(file2); recovered = RSAFM(original, distorted); ``` 部分GF1WFV数据可用于测试和验证上述方法的功能与效果。

VFC_shape_matching.zip_XV3_vfc_图像配准_点集配准_点匹配

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本项目包含用于实现VFC（Variational Framework for Curve and Surface Annotation）算法的代码，适用于图像配准、点集配准及点匹配等任务。点集配准是计算机视觉与图像处理领域常用的技术手段之一，其目的是比较并对齐两个不同图像中的几何结构或特征点。在名为VFC_shape_matching.zip的压缩包中包含了一系列用于实现基于变分特征对应（Variational Feature Correspondence, VFC）方法的MATLAB代码。 VFC是一种解决图像配准问题的方法，通过最小化能量函数来寻找最佳匹配关系。该过程的目标是找到一种变换方式，使得两个点集之间的差异达到最小值，这种差异可以表现为欧氏距离、曲率等度量形式。实现这一目标通常包括以下几个步骤： 1. **特征提取**：从输入图像或点集中识别关键位置作为特征点，这些特征点通常是边缘、角点或者具有显著视觉特点的位置。 2. **初始化**：压缩包中的`initialization.m`文件可能负责提供初步的配准估计。这可以是基于随机选择或是简单几何假设（如平移、旋转和缩放）进行预处理的结果。 3. **匹配**：通过代码文件`demo.m`, `demo2.m`, `demo3.m`, 和 `demo4.m`实现点集之间的匹配，这些文件依据VFC算法计算每个特征点的最优对应关系。这通常涉及评估所有可能配对的距离，并选择能够最小化特定误差函数的结果。 4. **能量函数**：定义和优化能量函数是通过代码如`dist_desc.m`来完成的，该过程包括数据项（描述点之间的匹配质量）与正则项（防止过度拟合并保持变换平滑性）两部分组成。 5. **优化**：在确定了能量函数后，下一步就是寻找能够最小化这个函数的参数。这通常通过迭代方法实现，例如梯度下降或更复杂的算法来完成。 6. **应用变换**：找到最优变换之后，可以将其应用于原始图像或者点集以达到配准的目的。`Gene_data.m`和`SamplePoints.m`可能用于生成测试数据或处理样本点。 7. **评估与反馈**：通过比较经过配准后的两个点集之间的差异（例如计算平均距离或重叠率）来评价结果的质量，如果效果不理想，则可以调整算法参数或是改进初始化条件后重新运行配准过程以优化结果。在实际应用场景中，如医学图像分析、三维重建和遥感图像处理等众多领域都广泛使用点集配准技术。掌握VFC方法及其相关MATLAB实现对于深入研究计算机视觉与图像处理的专业人士来说至关重要。

利用遗传算法实现遥感图像配准

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本研究采用遗传算法优化技术，旨在提高遥感图像之间的精确对齐，解决传统方法在复杂场景下的局限性，增强图像处理和分析的效果。图像配准在视觉计算机和数字测量中具有重要的作用。为了兼顾精度并加快匹配速度，本段落提出了一种基于遗传算法的遥感图像配准方法。