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基于SIFT的图像配准程序
SIFT特征匹配算法是目前国内外特征点匹配研究领域的热点与难点,其匹配能力较强,可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题,甚至在某种程度上对任意角度拍摄的图像也具备较为稳定的特征匹配能力,SIFT-based image registration procedure is the SIFT feature matching algorithm for matching feature points at home and abroad a hot
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非刚性图像配准算例，包括最速梯度下降优化、二次样条、2D/3D配准、互信息最小化、3D仿射等多种配准算法。
非刚性配准是当前应用最多的配准方法，用于处理有较大位移的配准问题-Non-rigid image registration examples, including the steepest gradient descent optimization, quadratic spline, 2D/3D registration, mutual information minimizatio
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实现图像配准:线性保角变换，投影变换及仿射变换。-Achieve image registration: linear conformal transformation, projection transformation and affine transformation.
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harris算子寻找角点，并实现配准。附试验材料。-harris corner operator to find and to achieve registration. Test materials attached.
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Image registration using affine transformations
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这个java程序实现了一种二值图像配准算法，该算法可参考下面这篇论文，这个程序需要安装Apache Ant-This is the sample implementation of the binary image registration algorithm described in
Csaba Domokos and Zoltan Kato. Parametric Estimation of Affin
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基于SIFT的图像配准程序 SIFT特征匹配算法是目前国内外特征点匹配研究领域的热点与难点,其匹配能力较强,可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射变换情况下的匹配问题,甚至在某种程度上对任意角度拍摄的图像也具备较为稳定的特征匹配能力-Hot and difficult of the current research areas of domestic and foreign feature point matching based the SIFT image registration pro
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先运用仿射变换粗配准，再运用active-demons算法进行精细配准-First use of affine transform the coarse registration, and then use active-demons algorithm for fine registration
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针对电气设备同一场景的红外与可见光图像间一致特征难以提取和匹配的问题，提出了一种基于斜率一致性的配准方法。首先通过数学形态学方法分别提取红外与可见光图像的边缘，得到粗边缘图像；然后通过SURF算法提取两幅边缘图像的特征点，根据正确的匹配点对之间斜率一致性的先验知识，进行特征点匹配；最后通过最小二乘法求得仿射变换模型参数并实现两幅图像的配准。实验结果表明，该方法有效提高了匹配点对的正确率，能够对电气设备红外和可见光图像实现高精度的配准。(In this paper, a method based
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