湘西 网站 建设 公司,沧州网站建设选网龙,白酒网站的建设,龙华住房和建设局网站博主简介#xff1a;matlab图像代码项目合作#xff08;扣扣#xff1a;3249726188#xff09;
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 本次案例是基于基于SURF算法的图像匹配#xff0c;用matlab实现。 一、案例背景和算法介绍 前… 博主简介matlab图像代码项目合作扣扣3249726188
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 本次案例是基于基于SURF算法的图像匹配用matlab实现。 一、案例背景和算法介绍 前面的博客文章我们介绍图像处理的一个重要领域算法图像匹配。图像匹配的算法比较多有基于SIFT、SURF、Harris等特征的匹配算法这次介绍的算法是SURF匹配算法。 前期介绍的SIFT匹配基于SIFT算法的图像匹配【图像匹配】基于SIFT算法的图像匹配matlab实现-CSDN博客 SURF (Speeded Up Robust Features, 加速稳健特征) 是一个稳健的图像识别和描述算法首发于2006年发表在ECCV大会上。SURF算法其实可以看成是SIFT的升级版SURF部分的灵感来自于 SIFT 算法。SURF使用海森矩阵Hessian的行列式值作特征点响应侦测并用积分图加速运算SURF 的描述子基于 2D 离散小波变换响应Harr小波并且有效地利用了积分图。SURF标准的版本比SIFT要快数倍并且其作者声称在不同图像变换方面比SIFT更加稳健。 SURF算法的概念及步骤均建立在SIFT之上但详细的流程略有不同。关于SURF的网上资料也是非常多这里同样不做详细介绍。这里概述一下匹配的主要步骤跟SIFT匹配类似主要是特征算法不同后续匹配步骤是一致的 1、获取SURF特征得到SURF特征点之后接下来就是匹配 2、计算特征距离值如符合一定规则如设置距离少于某个值则认为符合初步匹配 3、利用RANSAC算法去除误匹配 下面看看具体的matlab实现效果。 完成匹配后可以根据匹配效果做图像拼接操作了这个后续的算法再做介绍。
二、Matlab实现效果 原图 SURF特征显示 图像初始匹配效果 利用RANSAC算法去除误匹陪
