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一种简化的SIFT图像特征点提取算法，基于基本的SIFT所做的优化方案
输入图像后，运行函数实现基于matlab的灰度图像特征点匹配。
Moravec点特征提取实验报告，摄影测量作业
MSER是目前计算机视觉领域广泛使用的，图像特征区域提取方法。常用于图像匹配，识别等等
现有文献中进行图像处理的特征提取算法有带一维参数的灰度图像。 然而，急需解决一些针对极性图像三维色彩的特征点的提取，如颜色边缘提取，拐点等。 为了快速，准确地实现对极性图像的颜色特征提取，提出了一种相
博客 http://www.cnblogs.com/wangguchangqing/p/4333873.html 中的demo代码，鉴于有很多人想参考下，就上传到这了。 主要是匹配后，计算两视图的基础
几篇红外图像特征提取的论文，方便大家的论文写作和图像编程
深圳电信培训中心徐海蛟老师上课教材，热门的图像匹配算法sift。成像匹配的核心问题是将同一目标在不同时间、不同分辨率、不同光照、不同位姿情况下所成的图像相对应。传统的匹配算法往往是直接提取角点或边缘，
特征点匹配在图像检索、模式识别等技术中起着重要的作用。已有的匹配算法如SIFT（DoG），Harris以及SUSAN算法，虽然可以提取高质量的特征点，但是这些算法本身计算量比较大，难以将其运用于实时性
针对传统匹配方法存在匹配精度低、速度慢等问题,提出一种基于扩展点特征直方图(EPFH)特征的点云匹配算法,该算法采用先粗配再细配的策略。利用ISS (intrinsic shape signature
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