Advertisement

基于SSD和NCC的匹配完整Matlab程序及图片

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

简介：
本资源提供了一套完整的Matlab程序，用于实现基于SSD（Speeded Up Robust Features）与NCC（Normalized Cross-Correlation）的图像特征匹配。包含详细注释、源代码及相关测试图片，适合进行视觉定位和目标跟踪的研究者使用。 求SSD 和NCC用于匹配的完整Matlab程序及图片计算示例。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于SSD和NCC的匹配完整Matlab程序及图片
    优质
    本资源提供了一套完整的Matlab程序，用于实现基于SSD（Speeded Up Robust Features）与NCC（Normalized Cross-Correlation）的图像特征匹配。包含详细注释、源代码及相关测试图片，适合进行视觉定位和目标跟踪的研究者使用。 求SSD 和NCC用于匹配的完整Matlab程序及图片计算示例。
     
  • 基于SSD、SAD和NCC的立体匹配算法Matlab代码
    优质
    本段代码实现了一种结合SSD（平方差）、SAD（绝对差值）及NCC（归一化互相关）方法的高效立体匹配算法，适用于Matlab环境。通过综合利用这三种成本计算方式的优点，该算法能够有效提高视差图的质量和计算效率，在计算机视觉领域具有广泛应用价值。 这里有三个基础性的立体匹配算法可以直接下载并运行。这些算法是学习立体匹配不可或缺的内容，仅需花费5个币即可获得，价格非常实惠。希望这能帮助到大家，相信你们在下载后一定不会感到失望的。
     
  • SSD和NCC算法在图像匹配中的改进
    优质
    本文探讨了如何通过优化SSD（平方差和）与NCC（归一化互相关）算法，在图像匹配领域实现更高效、精准的匹配方法，着重分析其在处理复杂场景时的优势。 在图像匹配领域，SSD（基于卷积神经网络的单次多盒检测）和NCC（归一化互相关）算法都有其独特的应用价值与局限性。本段落探讨了对这两种方法进行改进的可能性，以期提高它们在特定应用场景下的性能表现。这些改进可能涉及优化算法参数、引入新的特征提取技术或结合其他图像处理策略等多方面内容，从而为SSD和NCC的应用提供更为广阔的发展空间及深度的技术探索方向。
     
  • 立体匹配算法：SAD、SSD、NCC和CENSUS方法
    优质
    本文章介绍了四种常见的立体匹配算法：SAD（绝对差值）、SSD（平方差）、NCC（归一化互相关）及Census变换，探讨其原理与应用。 MATLAB中的立体匹配可以通过多种方法实现，包括SAD（绝对差值之和）、SSD（平方差之和）、NCC（归一化互相关）以及CENSUS变换等算法。这些方法适合初学者学习和应用。
     
  • MATLAB中的NCC图像匹配源码
    优质
    本代码实现基于MATLAB的NCC（ normalized cross-correlation）算法进行图像匹配，适用于模式识别、目标跟踪等领域，提供高效准确的特征匹配解决方案。 用MATLAB实现了NCC算法的图像匹配，适合初学者入门。
     
  • SAD、SSD和NCC的Matlab代码
    优质
    本资源提供了一套用于计算图像间相似度的Matlab代码，包括SAD（绝对差值和）、SSD（平方差和）及NCC（归一化互相关）算法的实现，适用于图像处理与计算机视觉领域的研究者。 SAD（绝对误差和）+SSD（平方误差和）+NCC（相关性）的Matlab代码可以用来实现图像处理中的多种任务，如匹配、特征提取等。这些方法分别通过不同方式衡量两个数据集之间的相似度或差异程度：SAD计算两幅图像对应像素值差的绝对值之和；SSD则计算其平方误差和；NCC基于相关性系数来评估两张图片间的相似度。
     
  • 基于MATLAB的SAD和SSD模板匹配算法
    优质
    本研究在MATLAB环境下探讨了SAD与SSD两种模板匹配算法的应用，通过实验对比分析其性能差异，为图像处理中的目标定位提供理论依据和技术支持。 在MATLAB中实现SAD模板匹配算法，并提供了示例代码及结果展示。此外，程序还详细介绍了SSD算法的实现方法，注释非常详尽，对进行图像匹配研究的学生具有参考价值。
     
  • MATLAB中的图像匹配完整程序与界面
    优质
    本项目提供了一个完整的MATLAB解决方案，用于实现图像匹配功能，并配有用户友好的图形界面。代码中包含了从预处理到特征提取、匹配及可视化的一系列步骤，旨在帮助用户快速理解和应用图像匹配技术。 图像匹配的完整程序及界面 图像匹配的完整程序及界面 MATLAB 程序
     
  • 立体匹配算法详解：SSD、SAD、NCC、NSSD和Census等基本方法
    优质
    本文章深入解析了多种主流立体匹配算法，包括SSD、SAD、NCC、NSSD及Census变换法，旨在帮助读者理解并应用这些技术解决深度感知问题。 Stereo Match 立体匹配算法包括SSD、SAD、NCC、NSSD和Census等基本算法，适合用C/C++语言编写，非常适合初学者学习。
     
  • 基于NCC的高效匹配算法
    优质
    本研究提出了一种基于NCC（归一化互相关）的高效图像匹配算法，旨在提高特征点配准的速度和准确性，适用于大规模数据集处理。 景象匹配在地形辅助导航中具有十分重要的作用。归一化互相关（NCC）技术因其较强的抗噪能力和较高的匹配准确性，在该领域得到了广泛应用。然而，由于其计算量较大，对于需要实时匹配的地形辅助导航系统而言，运算速度仍需进一步提升。基于此，通过将卷积应用于景象匹配中，可以简化并加快NCC方法的速度。仿真实验表明了这种改进方案的有效性和快速性。