图像模板匹配算法

基于c++实现图像的模板匹配，并将结果显示出来

关于图像拼接的文献。关键词:全景图;图像拼接;Moravec算子;特征模板

Labview图像处理中的模板匹配应用为了更好地利用图像处理技术，Labview图像处理平台提供了一个强大的工具：模板匹配。模板匹配是一个基于像素级别的比较算法，可以在图像中快速查找指定的图案或目标

快速匹配是一种快速有效的模板匹配算法。 但是,当匹配彩色图像时,图像将转换为灰度图像。 在此过程中,颜色信息会丢失,从而导致在具有独特颜色但灰度值相似的区域中出现错误。提出了一种改进的快速匹配算法,该

本代码运行于matlab环境，用C语言编写，是基于单独两帧的块匹配算法

基于sift对输入图像进行特征点的提取，采用的是默认参数，没有两个图像特征点匹配的部分

将单色图像读成二进制形式的文本文件，通过遗传演算得到图像，完成匹配

NCC和SSDA算法的图像匹配实现，图片的读取用opencv实现，算法是纯C++代码。

使用归一化相关函数进行配准，Step1:ReadImages，%Step2:ChooseSubregionsofEachImage，Step3:DoNormalizedCross-correlatio

针对彩色图像匹配的特点,利用颜色分量权重系数对序贯相似性检测算法进行了改进。同时,采用了粗-精匹配相结合的分层搜索策略,并在图像匹配过程中根据置信度对模板进行自适应更新。实验表明,该算法有效地减少了运