该数据集眼底图像配准数据集（也称为FIRE）由129个视网膜图像组成，形成134个图像对。这些图像对根据其特征分为3个不同的类别。图像是使用Nidek AFC-210眼底照相机采集的，该照相机可以在x和y方向上以2912x2912像素的分辨率和45°的FOV来获取图像。图像从位于塞萨洛尼基的塞萨洛尼基亚里斯多德大学亚里斯多德大学的Papageorgiou医院获得，来自39位患者。 Retina Fundus Image Registration_datasets.txt Retina Fundus Image Registration_datasets.zip

matlab surf图像配准 图像检索 图像处理 模式识别 我本人的毕业设计 就是利用的surf来提取的特征，并进行相似度比较后，然后进行检索的。此程序对想利用surf的同学可以得到很大的帮助。surf比sift具有更快的速度，更好的配准率。

matlab代码粒子群算法Autoscoper-V2 本版本的自动显微镜由Ben Knorlein博士重新设计。 Autoscoper 1由Andy Loomis（原始CUDA版本）和Mark Howison（OpenCL重新实现）开发。 版本2结合了CUDA和OpenCL版本的来源，并允许使用其中任何一个。 此外，为了简化安装和编译，已将构建系统更改为CMake，并将UI切换为QT4。 与原始版本相比，第2版还改善了处理，改进了多个错误并提供了新功能，例如，多骨支持，批处理，使用外部软件来计算骨骼的匹配度（例如Matlab），改进的裁剪和许多其他功能。 最新版本的autoscoper由Bardiya Akhbari修改和维护。 可以从下载源代码和二进制文件。 另外，请检出由Bardiya Akhbari创建的程序，它具有附加的调试功能并支持粒子群优化（PSO）算法。 可以下载Bardiya Akhbari更新后的分支的可执行文件

特征点配准的方法用matlab实现的 代码 实现功能 实现图像配准

simple_depth_registration 更快的ROS深度图像配准 这是一个用Python写的苗条的ROS库，用于计算RGB-D图像的深度值从RGB相机而不是IR相机的角度来看。 现有的解决方案（ depth_image_proc ）存在于包中，但是在处理密度深度图像时会遭受重大性能损失。 运行该节点 请参阅。 订阅的主题 /camera/rgb/image_raw （ sensor_msgs/Image ） RGB相机图像 /camera/depth/image_raw （ sensor_msgs/Image ） 深度图像 发表的话题 /simple_depth_registration/depth_registered （ sensor_msgs/Image ） 注册深度图像 /simple_depth_registration/info_image_unregister

提供配准好的两幅相同大小图片共融合测试，提供不同图片供配准测试 附带.m文件用于图像与图像之间的配准，使得两幅图像能够融合

（1）局部自相似描述子表示图像的局部特性，而非全局，这使描述子能应用于更多有挑战性的图像； （2）对数极坐标导致了局部仿射变形； （3）选取bin中的最大值作为bin的值，使得描述子对于最佳匹配位置表现不敏感； （4）运用patch而非单个pixel能获取更多的图像信息； （5）局部自相似描述子不仅包含了目标的骨架，更包含了颜色、边缘等丰富信息。

配准文献 CVPR 2018

多模态图像配准的特征邻域互信息.pdf

采用相位相关，实现图像的配准。基于matlab图像界面，实现具有缩放、平移、旋转的多传感器图像的配准。 采用相位相关，实现图像的配准。基于matlab图像界面，实现具有缩放、平移、旋转的多传感器图像的配准。