基于特征点匹配的图像拼接方法研究

用于图像拼接的特征提取算法研究 摘要:图像拼接是计算机视觉领域的一个重要分支,也是现在的研究热点。研究了用于图像拼接的特征提取算法,该算法 提取的特征能对旋转、尺度缩放、仿射变换、视角变化、光照变化、

数字摄影测量，基于相关系数的影像匹配，和特征提取代码一起打包

在计算机辅助文物虚拟复原过程中,针对现有复原方法匹配精度低、速度慢等问题,提出一种新的基于断裂面特征点匹配的文物碎片重组方法。利用改进的内部形状签名法提取碎片断裂面潜在特征点;计算特征点邻域几何特征的

现有的视差图像拼接算法中单应性矩阵不具有全局性,且存在计算量大、拼接结果有重影和结构扭曲等问题。为此,提出一种新的的视差图像拼接算法。采用图割算法将参考图像和目标图像分割成若干个具有独特性质的图像块,

基于SIFT特征的全景图像拼接(Qt)

为提高铁道车辆工程应用中自动监测与故障诊断的准确性,对5种常用的特征点检测方法进行了对比研究,采用SIFT(Scale

针对计算机视觉领域中的图像匹配问题，提出一种新的基于局部不变特征的匹配算法。使用高斯差分检测特征点，将特征点领域内Haar小波响应投影到四个方向轴上，进而生成一个用来描述特征点的64维向量，采用最近邻

文档，主讲了基于全局和局部特征融合的图像匹配算法研究

Harris角点检测器 ，尺度不变的特征转换)（SIFT），旋转不变的描述子，

有助于数模的朋友们。这是碎纸片复原所需的资料的。