基于SIFT特征提取的单目视觉里程计在导航系统中的实现_吕强.caj

提出了一种基于最小平方中值定理（LMedS）的立体视觉里程计方法。利用图像中尺度不变的SIFT特征点作为路标，基于KD树的最邻近点搜索算法来实现左右图像对特征点的匹配和前后帧间特征点跟踪。通过特征点的

为了提升动态场景中视觉里程计的稳健性和精确度,提出一种基于运动物体检测的立体视觉里程计算法。首先,建立考虑相机位姿的场景流计算模型,用于表示物体的运动矢量。其次,提出构造虚拟地图点的方法,一方面结合场

基于sift提取图像的不变特征，matlab代码，已经实现

视觉可以帮助人类粗略的感知外界环境中的事物与自身之间的距离，从而进行适当的避让，但对于机器人来说，因其自身软硬件的条件约束，是很难像人类一样高效的利用视觉进行导航的，而视觉导航（尤其是单目视觉）相对于

提出一种基于Hilbert-Huang变换(HHT)的特征分析方法,该方法将血细胞信号进行经验模态分解和Hilbert变换,提取信号的平均强度、频谱质心和能量贡献率作为频域特征,与信号的时域特征结合,

可用于计算图像的zernike矩，从而实现图像的特征提取

MATLAB实现图像的特征提取，测试可用

OpenCV实现的LBP特征提取

虹膜特征提取的matlab实现，内有完整的源代码

matlab实现sift提取特征点，SIFT算法的相关实现自己用matlab写的sift特征点检测与匹配程序，运行能通过