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遥感影像匹配与特征提取
遥感影像匹配与特征提取
影像匹配
影像特征提取
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支持初学者学习影像匹配,特征点的提取。代码详细,没有使用OPENCV
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遥感影像纹理特征提取及应用
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5星 · 资源好评率100%
遥感影像纹理特征提取及应用,齐永菊,裴亮,遥感影像纹理特征的分析与提取已成为提高遥感影像分类精度的手段之一。本文首先结合影像的局部随机性和总体统计性纹理特征,采用
遥感图像进行匹配
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数字图像匹配是指将从同一场景拍摄的具有重叠区域的图像通过匹配方法,找出图像之间的对应关系。目前,图像匹配技术广泛应用于医学、航空、生物、信息处理和其它领域,它已成为图像处理应用中不可或缺的技术。基于matlab进行影像匹配
遥感图像特征提取
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主要讲述遥感图像特征抽取的方法 比较好的文档 欢迎下载
基于深度学习特征提取的遥感影像配准.pdf
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一种新颖的遥感影像特征点匹配方法
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宽基线遥感图像匹配以及源代码
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基于MSER图像匹配的遥感图像检测以及匹配的源代码以及DEMO
影像匹配的几种方法的小程序
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在文章:Evaluation of existing image matching methods for deriving glacier surface displacements globally from optical satellite imagery 中提到的几种影像匹配的方法。每种写了个小程序,如果错误,还请指出
数字图像处理点特征提取(角点检测) opencv mat VC++ 全注释
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5星 · 资源好评率100%
这份代码用于数字图像处理点特征提取(角点检测),基于VC++,使用了opencv,但是只用来mat,没有使用cv函数,几乎每一行都有注释,所以不用担心看不懂。
遥感匹配:基于相关系数影像匹配
浏览:115
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基于相关系数的影像匹配 通过C++中MFC实现的遥感影像匹配 基于相关系数的影像匹配 通过C++中MFC实现的遥感影像匹配
基于Harris和SIFT变换的遥感影像匹配算法
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图像匹配是许多遥感图像处理和图像分析的关键部分。 传统的基于角点的灰色关联匹配算法由于不具有旋转不变性,需要人工干预才能进行粗略匹配,无法实现自动化。 SIFT(尺度不变特征变换)算法可以解决图像旋转,缩放等问题,但对于高分辨率遥感图像而言,由于几何特征更清晰,纹理信息更丰富,该算法消耗更多的内存,运算速度较快。速度慢的问题非常突出。 两种提出的图像匹配算法的组合是基于哈里斯角和SIFT描述子的。
【遥感专题系列】影像信息提取之——面向对象特征提取
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影像信息提取之——面向对象特征提取 envi
遥感专题的讲座_影像信息提取(四、面向对象特征提取).pdf
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MATLAB平台下遥感影像特征提取的实现研究.pdf
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遥感专题讲座——影像信息提取四、面向对象特征提取.doc
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遥感图像特征点提取(moravec和fostner)
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能够读取遥感影像,并利用Moravec和fostner算子提取特征点,内附影像
特征点提取和影像匹配
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4星 · 用户满意度95%
本程序实现了对影像特征点自动提取,利用Morevac、Forstner、Harris3个经典算子。在此基础上利用相关系数法实现影像自动匹配,并且引入最小二乘平差,使匹配点精度有所提高。 在搜索点过程中,利用了核线影像特性,对二维影像搜索使用了爬山法启发式搜索。对大数据量影像采用影像金字塔结构处理。 1、使用GDAL库读取影片,支持TIFF、PNG、JPEG、JPG、BMP、GIF、IMG格式读
影像特征点提取和影像匹配
浏览:96
5星 · 资源好评率100%
代码中包含特征点提取和影像匹配两部分。特征点提取为Moravec和Forstner两个特征点提取算子,影像匹配有基于相关系数和最小二乘两种匹配算法。另外要进行静态窗口分割,也可以用做参考。包含BMP影像读取头文件和矩阵基本运算头文件,运行正常,注释完整。个人努力成果,请勿随意传播。
论文研究-基于Harris角点和SURF特征的遥感图像匹配算法.pdf
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Harris是一种高效的角点检测算法,但不具备尺度不变性。SURF(speeded-up robust features)算法虽然能很好地解决图像尺度变化问题,但是在特征点提取方面没有Harris稳定。针对Harris和SURF两种算法的特点,提出一种新的Harris-SURF特征点提取算法。首先用Harris算法检测图像角点,再用SURF算法提取图像特征点;然后合并角点和特征点,并剔除重复点获得
基于对高分辨率遥感影像特征提取IDL的二次开发 (程序)
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4星 · 用户满意度95%
源文件。须装上IDL运行程序。没有打包。 使用HU矩对图像特征进行提取,并进行相同特征批对。 源文件有IDL4.0的许可文件(覆盖原许可就能用了),学校的,给大家共享!
带匹配支持度的多源遥感影像SIFT匹配方法 (2012年)
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通过将匹配支持度的相似性测度引入SIFT特征匹配算法,提出了一种能够应用于不同源遥感影像的自动匹配方法。首先,建立待匹配影像中特征点的SIFT特征描述符;然后,以待匹配点与参考点间的欧氏距离为相似性测度,挑选一定数量的距离最为接近的匹配点作为候选点;最后,分别计算候选匹配点间的匹配支持度,并通过松弛法剔除误匹配点以完成影像的自动匹配。实验结果表明,与传统的灰度匹配及经典的 SIFT特征匹配相比,此
sift、surf、sift+ransac方法影像匹配代码
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两个文件夹,一个为sift+ransac图像匹配代码,同时还有匹配精度检测代码(以像素精度)。另一个文件夹为surf图像匹配代码。
基于SIFT和SURF的遥感图像配准matlab代码
浏览:174
压缩包中包含sift和surf的图像配准,先用sift或者surf特征提取,然后进行特征匹配,最后还用RANSAC进行误匹配剔除。sift是在Lowe官网源码上进行更改,surf直接使用MATLAB自带函数detectSURFFeatures()。
VC生成水平核线影像
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4星 · 用户满意度95%
介绍了基于数字影像几何纠正的核线解析方法的实现过程。包括基于核线几何关系解析、核线影像生成、试验结果分析等问题的研究,并用VC++实现了该算法。最后对生成核线影像的精度进行了分析。
真正实现相关系数与最小二乘匹配程序
浏览:167
3星 · 编辑精心推荐
现在有不少这种算法的程序上传,但都不能用或是精度和适用范围较小,该程序实现了相关系数与最小二乘匹配,经过N次试验,该程序可有效进行灰度级匹配,匹配精度最终可达到0.3个像素以内!
遥感影像匹配技术研究
浏览:107
影像匹配技术是一门迅速发展的图像处理技术,在图像镶嵌,图像融合,军事侦察等领域有广泛应用。影像匹配就是将图像归一化到统一的坐标系统中去,将两幅图像或者图像与地图进行空间对准,进而将两幅图像拼接在一起,其主要分为空间域和频率域匹配两大部分。笔者对该领域的经典方法进行了总结归纳,并从原理和性能上对各种算法进行了对比分析,指出各算法在影像匹配中的优势及存在的问题。
摄影测量2_摄影测量_特征提取_影像匹配_
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从一幅数字影像中自动匹配50个以上的特征点
基于Moravec算子特征提取的影像匹配
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相关系数影像匹配是一种二维相关,即先在左影像上确定一个待定点,称之为目标点,以此待定点为中心选取m*n个像素的灰度阵列作为目标区或称目标窗口。为了在右影像上搜索同名点,必须估计出该同名点可能存在的范围,建立一个k*l(k>m,l>n)个像素的灰度阵列作为搜索区,相关的过程就是依次在搜索区中取出m*n个像素灰度阵列,计算其与目标区的相关系数ρ。当ρ取得最大值时,该搜索窗口的中心像素被认为是同名点。
东北黑土区侵蚀沟遥感影像特征提取与识别
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针对特定地物影像的识别,如何选取最能够有效描述该地物的特征是解决问题的关键。本文构建了耕地和侵蚀沟遥感影像的训练样本集,基于样本集分别提取了由光谱特征和纹理特征组成的浅层特征、SIFT特征经编码后得到的中层特征,以及利用卷积神经网络提取的深层特征;再基于不同层次的特征选用合适的分类器对遥感影像进行分类,识别出含有侵蚀沟的遥感影像,形成了一套针对侵蚀沟的特征提取与识别方法
点特征提取、相关系数影像匹配程序
浏览:196
4星 · 用户满意度95%
数字摄影测量课间实习之——————点特征提取、相关系数影像匹配程序
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