图像匹配最大互相关算法的专用ASIC硬件实现方式研究

Image matching based sift algorithm

基于SIFT的图像匹配算法

主要讲述SAR图像景象匹配的算法流程及现有的匹配算法

提出一种基于双向最大相关与视差约束的特征点匹配方法，首先利用双向匹配策略来提高匹配精度，然后基于视差约束条件进一步剔除误匹配点，实验证明该算法不仅简单高效而且匹配精度高。

摘要:归一化互相关算法因其图像匹配稳定性高的特点被广泛应用于SAR成像和红外成像的制导系统中。为增强其应用的实时性,讨论一种基于TS201处理器,在保证全图遍历条件下,结合处理器的自身特性,采用递推与

主要介绍了python实现机械分词之逆向最大匹配算法代码示例,具有一定借鉴价值,需要的朋友可以参考下。

图像特征匹配，如SIFT、SURF等方法，常常会导致误匹配点的产生。经常用的RANSAC算法也无法完全解决误匹配问题。因此，本资源提供一种基于python的特征匹配质量评价算法。该算法可以帮助用户统计

用C语言实现的SIFT特征匹配算法，不用配置GSL库，会C语言的人都能看懂，SIFT的函数用C语言重新实现，每一步SIFT步骤都有图像输出演示，很好的东东！

阈值方法是一种重要的图像分割方法，在图像分割中得到了广泛应用。Otsu算法虽然是图像分割阈值法中较好的方法之一，但是由于传统的Otsu算法通常用穷举法求解，使得处理多阈值问题时运算速度太慢，难以满足应

对于边界显著的图像,用二值图像代替灰度图像进行SIFT特征匹配,节约了运行时间。同时在SIFT算法中用128维的特征描述子进行特征描述影响了算法的实时性,用欧氏距离进行匹配对算法的准确性有一定的影响。