SURF算法实现

用surf实现的图像特征匹配matlab代码

SURF算法是一种快速而稳健的图像特征检测与描述算法，可以广泛应用于物体识别、目标跟踪、三维重建等领域。本文对SURF算法的原理、实现、优点以及应用进行了详细介绍，让您全面了解这一算法。其中还包括了S

针对复杂背景下汉字匹配准确率较低的问题，提出一种改进的SURF 算法。该算法利用灰度分级的字符分割方法，先进行灰度分割增强图像的对比度，采用灰度分级树将图像中的所有像素处理为树的模式进行计算，根据灰度

了解决传统SuRF算法存在的问题，提高彩色图像配准的精度和准确率，提出一种双向邻近匹配的彩色图像配 准算法。该算法对传统的suRF描述符进行改进，将图像的色彩信息叠加在只包含灰度信息的传统suRF特征

内含从国外网站上下的开源C++代码（以OpenCV为基础，但不是直接调用OpenCVC里面的SURF）与原理文档，算法步骤十分明确，注释十分到位，运行环境为VS2008+OpenCV2，希望对深入学习

该算法可以计算模板和图像之间的相似度，基于SURF特征，可以根据相似度得分来进行模板和图像的匹配。手动指定模板和测试图像就可以运行,语言为python

基于SURF和KLT跟踪的图像拼接算法

基于SURF的抗视角变换图像匹配算法

为了在高密度大规模群体人数统计的问题上有效的克服遮挡与摄像机透视畸形带来的影响,文中采用了一种基于线性内插透视矫正的SURF(Speeded Up Robust Feature)算法。首先,采用背景差

提出了一种融合SURF算法和SC-RANSAC算法的图像配准方法。首先利用SURF算法提取待匹配图像的特征,然后用最近邻方法找出匹配点,最后运用SC-RANSAC算法剔除错误的匹配点,实现图像的正确配