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mAtlAB实现SIFT特征点检测及配准

sift是一种提取特征点的算法,可以用matlab编程实现,但没有现成的语句,得自己写程序.另外还有很多提取特征的算法,sift是其中比较好的一种.

这段matlab是个空壳,其核心是调用siftwin32.exe.(对windows)q1 这是pgm文件的格式要求.可以自己查去q2 !表示后面执行的命令是在系统shell里执行的.对windows来说就是命令提示符q3 那是可执行程序siftwin32.exe需要的参数q4 那是可执行程序siftwin32.exe需要的

% 作为变量,二值图像不需要后缀,类名为'logical';% 作为图像文件,二值图像可以保存为任何图像格式,没有专门的后缀指定.

surf分解,matlab中有现成命令,给一个矩阵就可以直接分解了.

基于SIFT的图像配准程序 SIFT特征匹配算法是目前国内外特征点匹配研究领域的热点与难点,其匹配能力较强,可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题,甚至在某种程度上对任意角度拍摄的图像也具备较为稳定的特征匹配能力-SIFT

对阈值的选择:当两幅图像的SIFT特征向量生成后,下一步我们采用关键点特征向量的欧式距离来作为 两幅图像中关键点的相似性判定度量.取图像1中的某个关键点,并找出其与图像2中欧式距离最近的前两个关键点,在这两个关键点中,如

角点匹配的话可以用描述子(比如sift)描述该点,给定一定阈值就可以匹配.至于图像拼接,你可以参考homography这部分的内容.

主要流程是:(1) 从样本集中随机抽选一个RANSAC样本,即4个匹配点对(2) 根据这4个匹配点对计算变换矩阵M(3) 根据样本集,变换矩阵M,和误差度量函数计算满足当前变换矩阵的一致集consensus,并返回一致集中元素个数(4) 根据当前一致集中元素个数判断是否最优(最大)一致集,若是则更新当前最优一致集(5) 更新当前错误概率p,若p大于允许的最小错误概率则重复(1)至(4)继续迭代,直到当前错误概率p小于最小错误概率

哎,不就是广角镜合成算法嘛.大神,分呢?

请问楼主问什么这个代码里运行那个例子的时候总出现Undefined function or method 'detect_features' for input arguments of type 'uint8'.Error in ==> script_example at 12[features1,pyr1,imp1,keys1] = detect_features(img1);是我运行错了吗?应该怎么做?

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