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特征检测与匹配

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,如果最近的距离...

一、特征点(角点)匹配 图像匹配能够应用的场合非常多,如目标跟踪,检测,识别,图像拼接等,而角点匹配最核心的技术就要属角点匹配了,所谓角点匹配是指寻找两幅图像之间的特征像素点的对应关系,从而确定两幅图像的位置关系。 角点匹配可以...

同一场景在不同条件下投影所得到的二维图像会有很大的差异,这主要是由如下原因引起的:传感器噪声、成像过程中视角改变引起的图像变化、目标移动和变形、光照或者环境的改变带来的图像变化以及多种传感器的使用等。为解决上述图像畸变带来的匹...

一、特征点(角点)匹配 图像匹配能够应用的场合非常多,如目标跟踪,检测,识别,图像拼接等,而角点匹配最核心的技术就要属角点匹配了,所谓角点匹配是指寻找两幅图像之间的特征像素点的对应关系,从而确定两幅图像的位置关系。 角点匹配可以...

从图像中提取的特征可以组成一个向量,两个图像之间可以通过定义一个距离或者相似性的测量度来计算相似程度。 特征匹配是图像检索的一个关键环节,具有特征依赖的特点,不同的特征应该采用不同的度量方法。在检索的过程中,根据系统相似性度量的...

http://blog.sina.com.cn/s/blog_5987cfe10100atek.html这里有详细介绍,链接的原算法和改进后算法的代码可以直接下载!

B2公式 =LOOKUP(1,0/(LEN(SUBSTITUTE(A2,C3:C8,""))

surf算法对图片提取特征点以后是可以获得到提取的数量的。但是匹配完成后虽然能够获得匹配成功的数量,但是是不是真的准确就无法保证了。比如两张完全不相关图片,特征点匹配也可能会有几个能够匹配成功的,但是在物理意义上,这两张图片并不相...

特性匹配就是格式刷,你可点特性匹配按钮或者输入MA命令,然后选一个源对象,然后可以选择一个或多个目标对象,两者如果有共同的属性,会将目标对象的属性变成跟源对象一致

与普通的图像模板匹配不同的是,立体匹配是通过在两幅或多幅存在视点差异、几何畸变、灰度畸变、噪声干扰的图像对之间进行的,不存在任何标准模板进行匹配。立体匹配方法一般包含以下三个问题:(1)基元的选择,即选择适当的图像特征如点、直线、。

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