图像配准技术是怎么实现图像的特征匹配的?

如题所述

SIFT图像处理代码,必须和三个文件一起下载使用:基于SIFT特征的图像配准(Matlab源代码)、基于SIFT特征的图像配准(仿真图片)

  SIFT由David Lowe在1999年提出,在2004年加以完善  。SIFT在数字图像的特征描述方面当之无愧可称之为最红最火的一种,许多人对SIFT进行了改进,诞生了SIFT的一系列变种。SIFT已经申请了专利。

  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、微视角改变的容忍度也相当高。基于这些特性,它们是高度显著而且相对容易撷取,在母数庞大的特征数据库中,很容易辨识物体而且鲜有误认。

使用SIFT特征描述对于部分物体遮蔽的侦测率也相当高,甚至只需要3个以上的SIFT物体特征就足以计算出位置与方位。在现今的电脑硬件速度下和小型的特征数据库条件下,辨识速度可接近即时运算。SIFT特征的信息量大,适合在海量数据库中快速准确匹配。

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第1个回答  2019-08-10
SIFT特征描述对于部分物体遮蔽的侦测率也相当高,甚至只需要3个以上的SIFT物体特征就足以计算出位置与方位。在现今的电脑硬件速度下和小型的特征数据库条件下,辨识速度可接近即时运算。SIFT特征的信息量大,适合在海量数据库中快速准确匹配。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、微视角改变的容忍度也相当高。基于这些特性,它们是高度显著而且相对容易撷取,在母数庞大的特征数据库中,很容易辨识物体而且鲜有误认。
第2个回答  2019-08-10
SIFT在数字图像的特征描述方面当之无愧可称之为最红最火的一种,许多人对SIFT进行了改进,诞生了SIFT的一系列变种。SIFT已经申请了专利。
第3个回答  2019-08-10
图像配准技术对于光线、噪声、微视角改变的容忍度也相当高,在母数庞大的特征数据库中,很容易辨识物体。
第4个回答  2019-08-10
通过对比和细节技术的配置实现匹配