针对尺度不变特征变换(SIFT)描述子仅利用特征点的局部邻域灰度信息而对图像内具有相似灰度分布的特征点易产生误匹配的问题,提出一种基于典型相关分析(CCA)的SIFT误匹配剔除方法。该方法首先利用SIFT算法进行匹配,得到初始匹配对;然后根据典型相关成分的线性关系拟合直线,利用点到直线的距离剔除大部分误匹配点对;对剩余的匹配点对,逐一分析其对典型相关成分的共线性的影响,剔除影响程度大的特征点对。实验结果表明,该方法能够在剔除误匹配的同时保留更多的正确匹配,提高了图像配准的精度。
2021-12-07 20:15:27
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此思维导图为本人目前阅读的2019-2021年关键词为RANSAC的部分关于图像配准的论文小结，侵权删，如若发现问题请联系本人进行修改QQ:977043768，感谢
2021-12-05 19:09:29
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【图像配准】基于Horn-Schunck和Lucas-Kanade等光流场实现图像配准matlab源码含GUI界面.md
2021-12-02 13:26:35
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这是 Adam Wilmer 的傅立叶-梅林变换的整理版本，用于简单的图像旋转、缩放和平移。 没有包含 GUI，一些代码是直接从他的实现中抄录出来的。 我对 Matlab 完全陌生，所以请原谅我在这里犯下的任何编码失礼。
2021-11-29 08:42:45
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此PPT为本人调用OpenCV包实现简单特征点提取展示以及进一步特征点筛选匹配实现
2021-11-28 17:06:54
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