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搜索资源 - matching affine invariant
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In this paper, a novel scale- and rotation-invariant interest point detector and descr iptor, coined SURF (Speeded Up Robust
Features) is presented. It approximates or even outperforms previously proposed
schemes with respect to repeatability, di
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马氏距离的仿射不变性删除误匹配特征点
对，据此可求取2幅源图像间的仿射变换参数-Mahalanobis distance of the affine invariant features remove the false matching points
Yes, according to the source to obtain two parameter affine transformation between images
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介绍图像特征匹配技术发展现状，包括角点检测，边缘检测，仿射不变特征检测等-Introduction Development of the image matching technology, including corner detection, edge detection, affine invariant feature detection
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博士论文：图像特征提取、匹配和新视点图像生成技术研究
关键词：基于图像的绘制；虚拟现实；新视点图像生成；宽基线图像匹配；仿射不变量
直线段匹配；立体视觉-Dissertation: Image feature extraction, matching and the new viewpoint image generation technology Keywords: image-based rendering virtual reality new viewpoint image
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基于局部仿射不变的特征匹配算法，包含全部.m文件，很有价值。-Based on local affine invariant feature matching algorithms, including all. M file of great value.
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1 SIFT 发展历程
SIFT算法由D.G.Lowe 1999年提出，2004年完善总结。后来Y.Ke将其描述子部分用PCA代替直方图的方式，对其进行改进。
2 SIFT 主要思想
SIFT算法是一种提取局部特征的算法，在尺度空间寻找极值点，提取位置，尺度，旋转不变量。
3 SIFT算法的主要特点：
a) SIFT特征是图像的局部特征，其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性。
b) 独特性(Distinctive
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这是基于仿射不变特征的图像匹配技术算法，值得参考下载！-This is based on the algorithms of affine invariant features image matching technology, worth considering download!
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仿射图像匹配时候可以用到，需要已知先验知识，然后直接调用就可以了-Affine image matching can be used when the need is known a priori knowledge, then you can directly call the
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MSER(删诞mauy stable extremal re舀ons)算法，提出一种对图像的尺度、旋转、仿
射变换更加稳定的区域不变量提取的算法。对于输入图像采用多尺度MSER提取算法，并对
提取的MsERS依据其灰度变换的平稳性对提取区域进行修正。提高了区域提取的可重复性
和匹配概率。-MSER (delete birth mauy stable extremal re scoop ons) algorithm is proposed to image the scale, rot
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SIFT(Scale Invariant Feature Transform)即尺度不变特征变换，是 D. G.Lowe 在 1999 年提出的一种基于图像局部特征的描述算子，并于 2004年做了完善。SIFT算法是一种基于线性尺度空间，对图像缩放、旋转甚至仿射变换保持不变的局部特征描述算子，因此被广泛地应用于机器人定位、导航和地图生成中。-This paper presents a method for extracting distinctive invariant features fro
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Affine-invariant shape matching and recognition under partial occlusion
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一个演示如何使用“LineMatcher”库的示例,该库用于生成仿射不变匹配直线。详细算法参考Bin Fan, Fuchao Wu and Zhanyi Hu. Line Matching Leveraged by Point Correspondences, In CVPR 2010, pp 390-391. 示例中基于opencv2.2获取匹配点，系统配置为 Win 7 32bits + VS2010 realese
-A demonstration of how to use the
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仿射不变性图像匹配，用于目标的识别，C语言程序很好用(Affine invariant image matching)
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