基于MATLAB的图像特征点匹配和筛选

将变量筛选用在天然植物特征成分筛选，提升传统天然植物特征成分筛选的准度、速度

SIFT图像处理算法，可对灰度图像和彩色图像进行图像匹配。

基于SIFT匹配的图像拼接,matlab版本

基于SIFT特征点的图像配准方式是一种常用的经典的基于特征相关的图像配准方法，SIFT算法对图像中的噪声、旋转、平移、尺度变换和光照变化都有很好的鲁棒性，这样的特征点一般会包括物体的角点、边缘点或者较

应用图像矩特征的视觉伺服，可用于特征点，间断图像和连续图像

复制移动伪造是对数字图像进行整顿的最常用操作之一。 由于基于关键点的检测方法对几何变换的鲁棒性,据报道在揭示复制移动证据方面非常有效。 但是,这些方法无法处理复制移动伪造仅涉及关键点数量非常有限的较小

在Matlab中的数字图像水印技术中，提出了一种基于盲离散小波变换（DWT）域特征点的图像水印方法。该方法将水印嵌入到由Harris检测器定义的图像特征点中，并通过密钥相关算法从现有特征点生成附加特征

利用多种方法进行角点检测，匹配，并进行比较

该代码实现了视频的，间隔帧的，基于SURF特征的提取和匹配，自己写的，非常好用，需要配个OPENCV库

针对SIFT方法在角点检测上的不足,提出了一种基于SIFT和SUSAN混合特征匹配的自动匹配算法。算法应用SIFT 和SUSAN 两种具有互补特性的局部不变特征,利用SIFT方法检测空间极值特征点,利