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基于互相关亚像素图像配准的MATLAB仿真及代码操作演示视频

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简介：
本视频详细介绍了利用MATLAB进行互相关亚像素图像配准的技术及其仿真过程，并展示了相应的代码操作步骤。适合对图像处理感兴趣的科研和技术人员参考学习。 基于互相关的亚像素图像配准算法的MATLAB仿真包括了代码操作演示视频。运行该仿真的注意事项如下：请使用MATLAB 2021a或者更高版本进行测试，直接运行文件夹内的Runme.m脚本即可，不要单独运行子函数文件。在运行过程中，请确保MATLAB左侧当前文件夹窗口显示的是工程所在路径。具体操作步骤可以参考提供的演示视频来完成。

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  • 基于互相关亚像素图像配准的MATLAB仿真及代码操作演示视频
    优质
    本视频详细介绍了利用MATLAB进行互相关亚像素图像配准的技术及其仿真过程，并展示了相应的代码操作步骤。适合对图像处理感兴趣的科研和技术人员参考学习。 基于互相关的亚像素图像配准算法的MATLAB仿真包括了代码操作演示视频。运行该仿真的注意事项如下：请使用MATLAB 2021a或者更高版本进行测试，直接运行文件夹内的Runme.m脚本即可，不要单独运行子函数文件。在运行过程中，请确保MATLAB左侧当前文件夹窗口显示的是工程所在路径。具体操作步骤可以参考提供的演示视频来完成。
     
  • 基于互相关的MATLAB亚像素图像匹配/配准源代码实现
    优质
    本项目提供一套基于互相关原理的MATLAB工具包，用于执行高精度的亚像素级图像匹配与配准。该工具通过优化算法实现了对图像细节的高度敏感性，特别适用于需要精确测量和分析的应用场景。 MATLAB实现基于互相关的亚像素级图像匹配/配准源代码程序通过用户指定一个基准点来完成二维图像的配准任务。该程序利用选择的DFT算法不断减少计算量，提高效率。
     
  • 基于SURF特征提取的图像配准Matlab仿真及代码操作演示视频
    优质
    本视频详细介绍了使用MATLAB进行基于SURF特征提取的图像配准技术的实现过程，并提供完整的代码操作演示。 基于SURF特征提取的图片配准matlab仿真包含代码操作演示视频。运行注意事项：请使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试，并运行文件夹内的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。在运行时，请确保MATLAB左侧当前文件夹窗口显示的是当前工程所在路径。具体的操作步骤可以参考提供的操作录像视频中的演示内容。
     
  • 基于亚像素精度的Harris角点检测仿真及代码操作演示视频
    优质
    本视频深入讲解并展示了基于亚像素精度的Harris角点检测技术，包含详尽的理论解析与实践操作，提供源代码供学习者参考和模仿。 基于亚像素级的Harris角点检测仿真包含代码操作演示视频运行注意事项：请使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试，并且运行文件夹内的Runme.m脚本，不要直接调用子函数文件。在运行过程中，请确保当前的工作目录为工程所在的路径。 示例代码如下： ```matlab ImageData = imread(b001.tif); % 需要读取的是灰度图像。 [posc, posr,R,Rmax,cnt]=harriscorner(ImageData); % 角点坐标和角点响应函数的输出是有用的信息。 % 除去图片上的上下左右四个角点 cnt0 = cnt - 4; posc0 = zeros(cnt0,1); posr0 = zeros(cnt0,1); for jj=3:(cnt-2) posc0(jj-2,1) = posc(jj,1); posr0(jj-2,1) = posr(jj,1); end ```
     
  • 基于MATLAB的图像亚像素级边缘检测与提取仿真及代码演示视频
    优质
    本视频详细讲解并演示了利用MATLAB进行图像亚像素级边缘检测和提取的方法及步骤，并展示了相关代码实现过程。 领域：MATLAB亚像素级边缘检测提取算法 内容概述：本项目包含图像的亚像素级边缘检测及特征点提取在MATLAB环境下的仿真代码与操作视频。 适用人群：本科、硕士以及博士等层次的教学科研人员，旨在辅助学习和研究亚像素级边缘检测技术。 运行指南： - 请确保使用的是MATLAB R2021a或更高版本。 - 运行项目时，请执行Runme.m文件而非直接调用子函数文件。 - 在启动仿真之前，请确认当前工作目录设置为包含工程项目的路径，可以通过MATLAB界面左侧的“Current Folder”窗口进行检查和切换。 建议观看提供的操作视频以获得更直观的操作指导。
     
  • 基于互相关的MATLAB亚像素图像匹配算法实现
    优质
    本研究提出了一种利用MATLAB实现的基于互相关的亚像素图像匹配算法，旨在提高图像特征点定位精度。通过插值技术增强细节识别能力，在工程视觉测量中具有重要应用价值。 在 MATLAB 中实现基于互相关的亚像素级图像匹配配准的程序已被证明是有效的。
     
  • 基于SIFT与RANSAC的图像配准及拼接MATLAB仿真及代码演示视频
    优质
    本项目通过MATLAB实现基于SIFT特征匹配和RANSAC算法的图像配准及拼接技术，并提供详细的仿真实验及代码视频教程。 领域：MATLAB 内容：基于SIFT+RANSAC的图像配准和拼接MATLAB仿真及代码操作视频。 用处：适用于学习SIFT+RANSAC算法编程。 指向人群：本、硕、博等教研人员使用。 运行注意事项： 1. 使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试。 2. 运行工程中的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。 3. 确保在MATLAB左侧的当前文件夹窗口中设置为当前工程所在路径。具体操作可以参考提供的操作录像视频。
     
  • 带有GUI界面的MATLAB仿真：基于SURF的图像配准与拼接及代码操作演示视频
    优质
    本视频通过直观的MATLAB GUI界面展示基于SURF算法的图像配准和拼接过程，并详细讲解相关代码的操作方法。 基于SURF的图像配准和拼接MATLAB仿真包含GUI界面及操作演示视频。运行注意事项：请使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试，并运行工程目录中的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。在运行过程中，请确保MATLAB左侧当前文件夹窗口的路径为当前工程所在的位置。具体的操作步骤可以参考提供的操作录像视频来跟随学习和操作。
     
  • 基于MATLAB的IHS遥感图像融合仿真及代码操作演示视频
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    本视频详细讲解并展示了使用MATLAB进行IHS（_intensity-hue-saturation）变换的遥感图像融合技术。通过直观的操作步骤和模拟实验，观众可以学习到如何编写相关代码以实现高质量的图像融合效果，并深入了解每一步骤背后的理论知识。适合对遥感技术和MATLAB编程感兴趣的科研人员和技术爱好者观看。 基于MATLAB的IHS遥感图像融合仿真包含代码操作演示视频。运行注意事项：请使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试，并运行文件夹内的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件；同时，请确保MATLAB左侧当前文件夹窗口显示的是工程所在路径。具体步骤可参考提供的操作录像视频中的指导内容。
     
  • 基于MATLAB的图像亚像素位移操作代码
    优质
    本代码利用MATLAB实现图像中的亚像素级位移操作，适用于图像处理和模式识别领域，可精确定位图像中物体的位置变化。 本代码通过设计滤波器对图像进行卷积来实现平移操作（左移或右移x像素，上移或下移y像素，其中x与y为任意实数），该过程等效于线性插值。在处理图像边缘时可以选择填充零或者采用对称法。此方法能够达到亚像素级别的平移精度。