说明：应用背景图像拼接(image mosaic)技术是将一组相互间重叠部分的图像序列进行空间匹配对准,经重采样合成后形成一幅包含各图像序列信息的宽视角场景的、完整的、高清晰的新图像的技术。图像拼接在摄影测量学、计算机视觉、遥感图像处理、医学图像分析、计算机图形学等领域有着广泛的应用价值。但是在实际应用中...

matlab 图像 基于 拼接 特征 匹配

说明：Harris角点检测算法，计算机视觉领域。 1988年CHris Harris & Mike Stephens提出Harris角点检测算法，角点检测，顾名思义，就是检测角点，最简单的就是两条线的交点。角点检测算法可归纳为3类：基于灰度图像的角点检测、基于二值图像的角点检测、基于轮廓曲线的角点检...

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说明：本文探讨了不同的方法，调整图像，这样患有据的观众都能到 更好地认识图像细节和色彩动力学。尤其是，我们选择盲，据类型在哪里 病人不自然地发展"绿色"，或中等波长，在他或她的眼睛中的视锥细胞。这种比较 认为这种类型的图像处理技术的三种算法他们是 LMS daltonization，颜色对比度...

matlab 图像 修改 观众 色盲

说明：SIFT特征是基于物体上的一些局部外观的兴趣点而与影像的大小和旋转无关。对于光线、噪声、些微视角改变的容忍度也相当高。 SIFT特征提取代码(Matlab)含dome,dome 中有不同视角的演示。

matlab sift 代码 提取 dome 特征

说明：利用切角距离匹配算法来寻找视频帧与二维图像之间的距离度量图像。这个迭代计算倒角距离，直到找到与帧图像和从三维图像投影的二维图像正确匹配的最佳拟合。

matlab

说明：立体视觉的关键技术是解决对应问题，点特征常被用来做特征。HARRIS角点检测算子较有影响。用matlab编写的。

feature-key-point stereo-vision-matlab stereo matlab-harris Stereo-Vision

说明：SIFT是一种基于特征的配准方法。SIFT特征匹配算法是 DavidG.Lowe在2004年总结了现有的基于不变量技术的特征检测方法的基础上，提出的一种基于尺度空间的、对图像缩放、旋转甚至仿射变换保持不变性的特征匹配算法。该算法匹配能力较强，能提取稳定的特征，可以处理两幅图像之间发生平移、旋转、仿射...

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说明：首先引述来自维基百科的定义：假设我们有一个3D空间中的点，他被位于不同位置的多个摄像机看到，那么所谓的光束法平差（Bundle Adjustment），就是能够从这些多视角信息中提取出3D点的坐标以及各个摄像机的相对位置和光学信息的过程。  可能这么说有点不够具体，我们用比较通俗的数学公式来描述这...

说明：特征点提取的matlab程序，主要用于多视角的特征点提取，可以抗尺度变换

特征提取 sift--matlab sift 特征点提取 sift-0.9.18

说明：统计回归插值与拟合

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