為了克服傳統(tǒng)的局部特征匹配算法對噪聲和圖像灰度非線性變換敏感的不足，提出了基于sift（Scale Invariant Feature Transform）描述算子的特征匹配算法。該算法首先
標簽： sift 特征匹配 新算法
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：hphh
·詳細說明： 基于sift快速匹配算法，對障礙物進行檢測，提取障礙物，雙目測距等。能指出指定范圍內(nèi)的障礙物。
標簽： sift 快速匹配 算法
上傳時間： 2013-07-20
上傳用戶：gongxinshiwo@163.com
針對sift算法復雜程度高，實時性差，在維數(shù)較高的圖像配準中并不實用的問題，提出了一種基于線性鑒別分析（LDA）的sift算法（sift-LDA）。首先利用sift算法提取出圖像的特征點向量，然后用LDA方法對其進行特征抽取并降維。通過高維自然圖像和單幅人臉圖像進行實驗，實驗結果表明sift-LDA算法在保證匹配精度的同時，實時性要優(yōu)于傳統(tǒng)的sift算法，其匹配時間相對于傳統(tǒng)sift算法縮短了將近一半。
標簽： sift LDA 算法 圖像配準
上傳時間： 2013-10-13
上傳用戶：392210346
sift算法具有旋轉(zhuǎn)、平移、尺度縮放和亮度的變化保持不變性的優(yōu)點，也有算法復雜、計算時間長的缺點。本文提出了以街區(qū)距離代替歐式距離的新方法，來提高sift特征匹配效率，縮短匹配時間，提高sift算法的實時性。實驗結果表明，該方法在保持圖像匹配率和算法魯棒性的同時，可以減少運算時間。
標簽： sift 算法 圖像匹配 方法研究
上傳時間： 2013-10-28
上傳用戶：zhangzhenyu
去年暑假編的sift特征提取算法，步驟作了詳細敘述，其中用到幾個OPENCV讀取圖片函數(shù)。解壓密碼jlh。
標簽： sift 特征提取 算法
上傳時間： 2015-10-18
上傳用戶：xlcky
介紹了sift的核心知識,具有很強的實用價值
標簽： sift 核心 價值
上傳時間： 2013-12-25
上傳用戶：tzl1975
自從David G. Lowe提出sift算法。有很多解釋說明，應用和發(fā)展。這里搜集了主要有貢獻的文章。
標簽： G. David Lowe sift
上傳時間： 2015-11-22
上傳用戶：cjf0304
sift特征點對應匹配算法，對立體匹配的初學者和資深編程人員都是很有用的。
標簽： sift 特征點 匹配算法
上傳時間： 2015-11-25
上傳用戶：dreamboy36
包含了sift由提出到成熟最經(jīng)典的兩篇文章!如需詳細了解其內(nèi)容的,這是個不錯的選擇!
標簽： sift
上傳時間： 2013-12-30
上傳用戶：xiaohuanhuan
linux操作系統(tǒng)下的sift算法，在linux環(huán)境下運行良好
標簽： linux sift 操作系統(tǒng) 算法
上傳時間： 2013-12-22
上傳用戶：yxgi5
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