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基于SIFT特征的圖像配準(zhǔn)(Matlab源代碼)

2018-08-06 | zip | 0.05 MB | 次下載 | 1積分

資料介紹

  SIFT圖像處理代碼,必須和三個(gè)文件一起下載使用:基于SIFT特征的圖像配準(zhǔn)(圖像匹配)、基于SIFT特征的圖像配準(zhǔn)(仿真圖片)

? ? ? ?SIFT,即尺度不變特征變換(Scale-invariant feature transform,SIFT),是用于圖像處理領(lǐng)域的一種描述。這種描述具有尺度不變性,可在圖像中檢測(cè)出關(guān)鍵點(diǎn),是一種局部特征描述子。 該方法于1999年由David Lowe? 首先發(fā)表于計(jì)算機(jī)視覺國(guó)際會(huì)議(International Conference on Computer Vision,ICCV),2004年再次經(jīng)David Lowe整理完善后發(fā)表于International journal of computer vision(IJCV)? 。截止2014年8月,該論文單篇被引次數(shù)達(dá)25000余次。

  SIFT由David Lowe在1999年提出,在2004年加以完善? 。SIFT在數(shù)字圖像的特征描述方面當(dāng)之無(wú)愧可稱之為最紅最火的一種,許多人對(duì)SIFT進(jìn)行了改進(jìn),誕生了SIFT的一系列變種。SIFT已經(jīng)申請(qǐng)了專利。

  SIFT特征是基于物體上的一些局部外觀的興趣點(diǎn)而與影像的大小和旋轉(zhuǎn)無(wú)關(guān)。對(duì)于光線、噪聲、微視角改變的容忍度也相當(dāng)高?;谶@些特性,它們是高度顯著而且相對(duì)容易擷取,在母數(shù)龐大的特征數(shù)據(jù)庫(kù)中,很容易辨識(shí)物體而且鮮有誤認(rèn)。使用SIFT特征描述對(duì)于部分物體遮蔽的偵測(cè)率也相當(dāng)高,甚至只需要3個(gè)以上的SIFT物體特征就足以計(jì)算出位置與方位。在現(xiàn)今的電腦硬件速度下和小型的特征數(shù)據(jù)庫(kù)條件下,辨識(shí)速度可接近即時(shí)運(yùn)算。SIFT特征的信息量大,適合在海量數(shù)據(jù)庫(kù)中快速準(zhǔn)確匹配。

基于SIFT特征的圖像配準(zhǔn)(Matlab源代碼)

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