基于SURF特征点的图像拼接算法，用MATLAB语言编写。亲测可用，速度比SIFT特征点的配准算法快很多！

详细介绍了图像配准的算法，综述了各个算法的优缺点！对初学者有很大帮助

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

非刚性图像配准技术在计算机领域中是一个重要的研究方向,也广泛应用在医学、天文和军事等领域。非刚性图像配准过程中,往往无法同时解决局部大形变和小形变的问题。针对此问题,结合归一化互信息图像配准的理论,提出基于互信息的Active Demons非刚性图像配准算法。该算法通过引入互信息来提高Active Demons算法的驱动力,同时采用待配准图像和原图像的互信息自适应地调节归一化因子α,再对医学图像、自然图像和合成图像进行测试仿真实验。实验结果表明:所提算法在配准精度和鲁棒性上优于原来的Active Demons算法,可以较好地处理大形变图像并保留其边缘特征,得到更好的配准精度和视觉效果。

matlab图像融合源码 I'm terribly sorry, there are errors of the description in Section-III(B) of the paper “Remote Sensing Image Registration with Modified SIFT and Enhanced Feature Matching”. We have uploaded the errors in document named 《 revised of the PSO-SIFT》.I'm sorry to have affected your reading. 我们已经出版的文章《Remote Sensing Image Registration with Modified SIFT and Enhanced Feature Matching》在第三部分（B）存在一些描述性错误，可能会给你的阅读带来麻烦，因此我们上传了出错的地方，并给出了正确的描述方法，文档名字为“revised of the PSO-SIFT”。CSDN 博主对已经翻译了该论文： Im

了解决传统SuRF算法存在的问题，提高彩色图像配准的精度和准确率，提出一种双向邻近匹配的彩色图像配 准算法。该算法对传统的suRF描述符进行改进，将图像的色彩信息叠加在只包含灰度信息的传统suRF特征描述符 上，组成改进的suRF特征描述符，以增强彩色信息对配准的影响，提高配准的准确率；采用FLANN算法搜索匹配点对， 并对匹配点对进行双向邻近匹配，以提高搜索效率和匹配精度；利用改进RANsAc算法剔除匹配错误的特征点对，以进 一步优化匹配结果。实验结果表明，该算法能够有效地提高彩色图像配准的精度和准确率，具有较好的鲁棒性和图像变 换适应性。

一种使用用matlab实现SURF图像配准 算法

matlab开发-多模态非刚性图像配准算法。非刚性二维和三维图像配准与DEMON（流体）算法，扩展模式转换。

本文简要介绍了图像配准拼接发展的历程、及其现状和在社会中的应用。并且简单的说明了当前常用的图像拼接算法和所面对的问题等，图像拼接的方法可以分为两类，在文中简述了这两类方法的优缺点，但是目前图像匹配最常用的方法是基于特征点的图像匹配，而且这种方法优点是将对整个图像的分析转化为对图像特征点的分析，在文中研究了这种特征点的提取方法，并且论述了基于harris和sift特征点的图像配准拼接的方法。 根据图像之间的匹配关系采用sift进行特征点提取。通过实验验证了本文提出的方法的有效性，此方法解决了在实际生活中因设备问题而不能得到全景图以及图像拼接过程中经常遇见的“拼缝”问题，对于图像拼接技术的应用及研究具有一定的参考价值。

基于SIFT特征与贝叶斯推断实现的图像配准算法设计