薰衣草之夏-优快云博客

原创基于形态学处理的指纹识别matlab仿真

特征点提取的点为端点和交叉点，遍历细化图的每一个像素点，端点的判别方法为八领域点两两相减取绝对值求和如果值为2则为端点（周围只有一个为1的白色点）和为6时为交叉点（周围有三值为1的白色点）。求每个端点距离其他端点的距离，找取距离大于r的端点。因为各种采集原因（油脂水分等）会使指纹粘连断裂，会影响后续的特征提取和识别，接下来会去除指纹中的空洞和毛刺，如果当前位置点值为0（背景）该点的四邻域点（上下左右）的和大于3则为毛刺，空洞的判断方法为该点为白色（背景）的四周为黑色（前景）八领域点两的和为0，则为空洞。

2024-11-03 20:25:37 958

原创基于颜色形状纹理综合特征的CBIR

在上世纪90年代，随着计算机和网络技术得到广泛应用之后，基于内容的图像检索技术取才得了较大的突破，人们也逐渐地将对基于内容的图像检索技术的研究成果应用到实际的工作和生活中，而对这种技术的需求的日益增长也驱动人们对基于内容的图像检索的技术向更高的层次进行研究。形状描述的是图像中各种物体的外在特征，所以基于形状的检索系统中最关键的技术是如何表示图像中物体的特有的外在特征和如何对提取出的形状特征进行特征匹配，目前常用的描述形状特征的方法主要包括：矩描述法、边界描述法和几何参数法。

2024-11-03 20:24:19 797

原创基于颜色直方图的图像检索

这些检索系统的基本特征都是基于图像像素值的特征提取相应的规则图像，例如形状、颜色、纹理等，并以此为依据对图像进行比较检索，在这篇论文中，系统采用了基于颜色特征提取的检索。通过对两副图像对应的RGB和HSV值计算其距离，依据距离的远近来判断相似性，这种方法简单易行，由于丢弃了图像的形状、颜色、纹理等信息，判定的计算量相对较小。当然这也导致了两副图像之间的判定没有实际的语义上的关联，也就是说，距离相近的图像并不一定有事实上的相应联系。为了针对特定的应用更好的使用颜色，颜色空间的颜色转换是非常必要的。

2024-11-03 20:12:06 1187

原创基于医学图像的中值滤波去噪研究及MATLAB的实现

在图像的处理过程中，消除图像的随机噪声干扰是一个非常重要的问题。虽然传统的中值滤波有一定的局限性，对于较高密度的噪声信号，去噪效果不是非常好，但是可以通过改进其算法，使得效果符合我们的要求，这里体现出了中值滤波的灵活性，可以较好地按照用户的要求来完成效果。因为在轮廓的边缘处，m3～m8中，必定既有大于f的值，也有小于f的值，排序结果顺序会满足背景像素、f、前景像素这样的次序，所以这样就会使得排序结果的中间值一定为m0～m2中的一个，即为r，边缘处的像素就设定为了返回像素的灰度值，从而突出了边缘信息。

2024-11-02 22:44:33 744

原创基于语音的疲劳度检测算法研究

人通过口、鼻吸气，使自己的肺叶充满空气，肺是胸腔内一团有弹性的海绵状物质，可以存储空气。图2.1是人类语音通信过程中几个重要的环节，从说话人的想法开始到听话人的理解，需要经过说话和听话两个人语义和语法的处理、音位的编码和解码过程，此外最重要的就是人类发声器官和听觉器官的机理。从以上实验结果中可以看出，通过概率神经网络的计算，四个时段录制的同一个语音存在一定的区分度，能够反应其当时的疲劳程度，MFCC参数融入了人耳的听觉特性，故从测试结果来看，其结果优于LPCC参数，并且[o:]音的结果比[a:]更好。

2024-11-02 22:41:49 1192

原创基于语音信号的说话人识别

备注：该部分就是您要录制的语音样本（0-9的数字录音）该例程中用了20个.wav格式的录音：0a.wav,1a.wav....,9a.wav,0b.wav,1b.wav......,9b.wav,分别保存了0到9的发音前10个用于参考训练，后10个作为测试。2、语音信息变化很大。语音模型不仅对不同的讲话者是不同的，而且对于同一个讲话者也是不同的。这一工作要解决的问题首先是因为连续语音中的因素、音节或单词之间的调音结合引起的音变，使基本模型的边界变的不明确.其次要建立一个理解语法和语义的规则的专家系统。

2024-11-02 22:33:09 704

原创基于字符的图片验证码识别算法的设计与实现

在样本库中，使用汉明距离获得当前字符图片与样本库中各个图片的距离最近的一个图片，该图片所代表的值即是验证码对应字符的值。目前，应用最广泛的是基于字符的图片验证码，它具有容易产生、不受用户背景知识和文化差异的影响，且暴力破解的难度很大，使用主流的编程语言，很容易可以产生一个包含随机字母或者数字的图片。根据上述步骤，我们采用了java代码实现了算法，并对优快云网站的1000张验证码图片进行了识别，总体识别率大约为60%，识别的难点主要出现在易于被混淆的字符上，例如字母O、D和数字0，字母Z和数字2等字符。

2024-11-01 12:13:17 656

原创简单语音信号识别的MATLAB仿真

HMM在数学上是一个双重随机过程，一个是用具有有限状态数的马尔可夫链来模拟语音信号统计特性变化的隐含的随机过程，另一个是与马尔可夫链的每一个状态相关联的观测序列的随机过程，而人的言语过程实际上就是一个双重随机过程，语音信号本身是一个可观测的时变序列，它是由大脑根据语法知识和言语需要这些不可观测的状态发出的音素的参数流。同时语音信号起止点的判别是语音识别系统必不可缺少的一部分，只有准确的找出语音段的起止点，才能对真正有效的语音信号进行分析，这样不仅减小了运算量，运算时间，同时有利于提高系统的识别率。

2024-11-01 12:11:54 1204

原创基于MATLAB的加噪语音信号的滤波

执行法度后听到的音频依旧含有噪音信号，不如原始语音清晰，但比加噪后的语音有了明显的改进，可以比较清晰的听到原语音。通过这次的课题研究，我能更好的掌握Matlab平台的使用，意识到Matlab是学习其他科目的工具，这次的课题就是在解决一个数字信号处理问题，这让我对Matlab软件在解决实际问题的应用上布满了兴趣。当执行上述法度时，会听到喧闹的声音层，且频率高于原始语音很多，由加噪后的频谱图与加噪前的频谱图相比较会明显发明在原时间内多了很多频率变更，观察到的频谱图变更与我们的目的是一致的，加噪胜利。

2024-11-01 12:06:50 1653

原创基于疲劳驾驶检测任务书

通过在车内安装固定摄像头实时采集驾驶员信息，将驾驶员面部信息传送到驾驶员疲劳检测系统，并对图像进行实时分析处理，从而判断其当前的疲劳情况。8 准备答辩第14周——第15周。4 详细设计、编码，完成程序第6周——第10周。3 完成开题报告和架构的设计第3周——第5周。算法理论的学习，然后熟悉MATLAB在数字图像处理中的应用，最后对。1. 熟悉数字图像处理方法。

2024-10-31 20:10:31 597

原创基于MATLAB疲劳监测系统

第一步：最好电脑安装的是MATLAB 2010以上的版本，兼容性比较好。第二步：如图：打开MATLAB软件，点击红色圈出来的按钮，找到demo.m文件所在的文件夹，选择并加载到当前文件夹工作区。带有一个人机交互界面GUI，通过输入视频，分帧，定位眼睛和嘴巴，通过眼睛和嘴巴的张合度，来判别是否疲劳。第三步：双击打开demo.m文件。（注意是.m文件，不是打开.fig文件，否则可能会报错）第五步：弹出界面，如下图所示：按照界面按钮依次进行操作即可。第四步：点击绿色的“运行”按钮，如图中红色圆圈圈出的地方。

2024-10-31 20:09:29 718 1

原创基于疲劳检测背景意义文字

研究旨在协助驾驶员提高行车安全,减少疲劳驾驶带来的隐患.检测汽车驾驶员的唤醒状态,若得到疲劳信息,则发出警报.边缘检测算法,边界跟踪算法以及人眼定位算法以实现对驾驶员的监测;设计中定义眼睛闭合度的参数,衡量所采集到的眼睛图像的纵横之比,使系统对不同的人或同一个人的不同状态进行测量,保证实际应用价值.

2024-10-31 20:08:53 152

原创基于拼接图像盲认证算法设计与实现-开题

Ryu等[18]计算分块的Zernike矩并用得到的向量的幅值对分块进行特征描述；基于前面两种方法的局限性, 被动认证方法得到越来越多的关注,该方法既不需要事先在图像中嵌入水印,也不依赖辅助信息,仅根据待认证的图像本身就可以判断其是否经过篡改、合成、润饰等伪造处理，近年来,用于解决数字图像真实性问题的盲认证技术越来越受到人们的关注,正处于迅速发展阶段。需要指出的是, 上述已提出的图像盲取证算法大多针对人工处理图像,即伪造图像是由用户通过图像编辑软件进行专业的特效处理完成的,以达到图像内容混淆视听的目的。

2024-10-30 19:31:33 843

原创基于平面图片自动拼接技术研究

如，考古研究中对破碎珍贵文物的修复，公共机关破案时遇到的破碎证物的修复等。基于灰度的图像匹配算法直接利用图像的灰度值进行匹配，可以充分利用图像的像素信息，但是也造成算法的处理信息庞大，处理速度慢，并且对图像的差别敏感，图像中的微小变化可能对配准结果造成重大影响，所以基于灰度的图像配准算法的鲁棒性较差，只能用于具有相同外界条件的两幅图像之间的配准。复原对象破碎前的原形是唯一的，而我们复原碎片的目的，就是要将碎片复原成原来的样子，如果我们复原的结果不能让我们看到复原对象的真正原形，那我们的复原就没有意义。

2024-10-30 19:30:53 595

原创基于全景图像拼接算法

将多幅在不同时刻、从不同视角或者由不同传感器获得的图像经过对齐然后无缝地融合在一起，从而得到一幅大视场、高分辨率图像的处理过程。该图像被称为全景图。两幅有重叠区域的图像，其中一幅图像重叠区域中的一个点经过这种几何变换将被映射到另外一幅图像重叠区域中的某个点上。这样这两个点形成了对应关系。在固定位置拍摄的条件下。

2024-10-30 19:27:38 617

原创基于人脸考勤课题介绍

目前广泛采用人体身份验证的形式有磁卡、IC卡、表示号码等[2]，这些技术目前已经日趋成熟，并且可以采用各种方法或者手段进行加密给以保护，虽然如此，但这些验证手段依赖的都是后天赋予的信息，而这些信息又很容易被人仿造，作假，出现了很多问题[3]。本设计在分析了PCA主成分分析法人脸识别算法问题的有关理论基础、技术特点，以及国内外研究现状、研究难点、发展和应用的基础上，在主成分分析PCA算法的基础上，对人脸图像进行降维，得到人脸特征值，利用近邻域K-L算法进行人脸的比对识别。5、记录识别时间，次数等信息。

2024-10-29 17:03:57 631

原创 MATLAB人脸考勤系统

该课题为基于MATLAB平台的人脸识别系统。传统的人脸识别都是直接人头的比对，现实意义不大，没有一定的新意。该课题识别原理为：先采集待识别人员的人脸，进行训练，得到人脸特征值。测试的时候，读取一副完整的上半身或者全身照，人脸定位，并且分割人脸，降维，和库里图片进行对比，输出目标人脸以及相关个人信息。该课题还可以继续二次深层次开发，做成库内外人脸的识别，如果是库外人脸则实现报警等。读入图片，人脸定位，人脸分割，人脸识别，人脸考勤记录，带GUI界面。

2024-10-29 17:02:24 428

原创基于人脸识别MATLAB代码

这个方法已经相当可靠,可以对付图象的线性变化.所以,目前可公司(注意,指的是作实际应用系统的公司,而不是指提供软件包的公司),几乎都采取这个方法来进行测量与检测.上面这位朋友一再提到的BLOB的算法,各公司(提供软件包的公司)的在自己的BLOB分析控件中,设下的hard thresould以外其他选项,其实都是来对付图象明暗线线变化的手段.3,根据两峰,来取阀值.通常取峰高度的20%~30%(当然,这个值是可设置的).由这个峰高度的20%所对应的灰度值,就是系统自行找出的新阀值.% 求此区域的偏转角度。

2024-10-29 17:01:06 575

原创基于人脸识别PCA算法matlab实现及详细步骤讲解

base 是N×p 阶矩阵，除以dsort(i)^(1/2)是对人脸图像的标准化（使其方差为1）

2024-10-28 17:28:56 1087 1

原创 MATLAB的PCA人脸识别系统

上面采用判别库外人脸的方法就是采用距离的测度来做的，先在库内人脸训练的时候，计算出库内所有人脸之间相互各自的欧式距离，基于每个人脸在重建后距离是固定的，库内人脸在重建后与库内人脸的欧式距离，可以通过检索匹配到相应的值，如果是库外人脸图像那么它与库内人脸的欧式距离无法找到相应匹配的值，我们通过设置一个参数来保存匹配到的次数，从而可以为判别是否库内人脸的依据。图4-3的是人脸库的的全部人脸在参与训练后的人脸，可以清楚的看到这些经过训练后的人脸，还能很好的反应人脸的大部分轮廓。图：2-2人脸训练后的图像。

2024-10-28 17:24:40 1105

原创基于MATLAB人脸识别系统

在这个系统中，库内人脸读入后被变成为灰度数值图像，把这些数值矩阵按行或者按列排练构成一个原始图像空间，运用K-L变换有效的提取人脸图像的特征，这是为下面的小空间模式匹配奠定基础，这个原始图像空间是维数较高的矩阵，通过K-L变换后获得一组新的正交基。整个系统的流程是这样的，首先通过图像采集建立人脸库，这个人脸库里的人脸图像必须是格式及像素统一的，然后针对库里的人脸进行人脸训练，利用PCA进行人脸特征提取，获取特征矩阵向量组，将测试人脸投缘到特征子空间中，运用欧氏距离，在人脸库里查找相应的人脸图像，并输出。

2024-10-28 17:21:03 1170

原创基于人脸识别系统设计与仿真-基于matlab

人脸识别系统设计与仿真基于matlab的（含matlab源程序）目录第一章绪论 1.1 研究背景 1.2 人脸图像识别的应用前景 1.3 本文研究的问题 1.4 识别系统构成 1.5 论文的内容及组织第二章图像处理的Matlab实现 2.1 Matlab简介 2.2 数字图像处理及过程 2.2.1图像处理的基本操作 2.2.2图像类型的转换 2.2.3图像增强 2.2.4边缘检测 2.3图像处理功能的Matlab实现实例 2.4 本章小结第三章人脸图像识别计算机系统 3.1 引言 3.2系统基本机

2024-10-27 18:02:24 1584 1

原创基于人数统计课题介绍

我国人数基数大，各个公共场合的人数是一个十分重要的信息，也是人们一直关注的话题。统计高校学生逃课比例，目前目前老师往往采取手工点名，效率低下，或者存在替代点名的情况，导致数据不可靠；高校或者社会中教室资源紧张，很多场所的教室面临一座难求，如果有一套行之有效的教室人数统计系统，可以合理地分配社会资源，让资源得到充分的利用；如人流量行人检测，人脸检测，身份识别系统在诸多领域发挥着重要作用，其市场前景也十分广阔，研究更为快速有效的人脸检测与识别系统，对社会发展以及公共安全、国家安全等方面都有着十分重要的意义。

2024-10-27 17:56:30 1212

原创基于人体姿势博文文章

最后关于运动分析和智能监控方面，随着我国经济的发展，老龄化问题日益突出，其中“空巢老人”现象尤其引人关注，预测未来三十年，中国的老龄人口总量将占总人口数的30%以上，虽然解决老龄化问题势在必行，但是目前智能养老体系如生活照料、心理抚慰、应急救助、健康保健、法律援助等方面尚未建立完善。本设计采用差影法，做好背景图，将测试图和背景图作差对比，留下人体的轮廓，计算最外接矩形，计算矩形的长宽比例，根据比例来确定人体属于站立，蹲坐还是卧躺。其次在交通运输方面，根据跟踪车辆的运动轨迹，预防事故发生。

2024-10-27 17:54:57 358

原创基于神经网络应用于手写数字识别-matlab

首先要对数据进行处理，这个主要是批量读取图片和特征提取的过程，特征提取的方法很多，这里只挑选最简单的来实现，然后是训练出一个神经网络的模型，最后用测试数据进行测试。1.网络初始化：各个参数的确定包括输入，输出，隐含层的节点数，输入和隐含，隐含和输出层之间的权值，隐含，输出层的阈值，学习速度和激励函数。% ======提取特征，转成5*7的特征矢量,把图像中每10*10的点进行划分相加，进行相加成一个点=====%BP神经网络的特点：信号前向传递，信号反向传播。%========读取文件夹========%

2024-10-26 18:26:57 1185

原创基于数字图像matlab-运动物体检测

从差分图像中，很容易发现目标运动信息，再通过对差分图像的后续处理，确定目标在图像上的位置。在刚开始进行试验室，由于对这种工具及语言不了解，对自己能否完成实验产生了怀疑，当随着慢慢的了解，发现其实并不像想象中的那么难，只要自己肯投入精力去学习，这并不是一件困难的作业。由于本文基本的差分法处理图像，基本原理主要是先通过灰度值变换，获得两幅图像，之后两幅图像作差，获得二值图像，然后将每个像素值作和，通过阈值比较，检测两幅图像的差异程度，其中差异程度可以根据图像的要求自己设定，这个在最后的。

2024-10-26 18:24:12 1038

原创基于数字图像处理人脸识别matlab程序代码

程序代码：clear;I=imread('E:\02089008.jpg'%%插入图像地址G=O(:,:,2);fori=1:mforj=1:nifU(i,j)=1;endendendsr=strel('disk',6);'area'Sm=max(Se);ifSm>m*n/27k_y1=m;k2=m;l2=n;fori=1:mifk_y1=i;breakendendfori=k_y1:mif。

2024-10-26 18:21:56 715

原创基于数字图像处理人民币面额自动识别

人民币面额自动识别单击图标添加图片流程各部分详细说明读入一张100元人民币图片。、图像边缘检测提取边缘检测共有两种方法，一种是使用 edge 函数进行边缘检测；另一种是二值化+ 图像填充 + 提取边缘的方法。使用 edge 函数进行边缘检测，选择 Sobel 算子。如图， sobel 算子边缘检测后的图像但是由于内部白色纹路较多，为了不影响边缘截取，故选择第二种方法：二值化 + 图像填充+ 提取边缘。

2024-10-25 19:43:27 410

原创基于数字图像加密算法研究与实现

洛伦兹通过对对流实验的研究，得到了一个表现非常奇怪的现象：当系统能量上升时，便使得流体的运动轨道从右侧外缘进入，由外向内盘绕到中心附近，然后突然随机的跳到左侧外缘继续向内盘绕，这个过程是无周期的、随机的，其轨道永远不自我相交[13]。索引图像包括一个颜色矩阵Map和数据矩阵X，灰度图像是由一定范围内的颜色灰度值构成的数据矩阵I，RGB图像，在matlab中储存为m*n*3的数据矩阵，其中的元素定义了每一个像素的R、G、B的颜色值，二值图像只需要一个数据矩阵，每个像素取两个灰度值。它是人们最主要的信息源。

2024-10-25 19:39:16 1061

原创基于数字图像去噪典型算法及matlab实现

图像信号在产生、传输过程中都可能会受到噪声的污染，一般数字图像系统中的常见噪声主要有：高斯噪声（主要由阻性元器件内部产生）、椒盐噪声（主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生的泊松噪声）等；首先确定一个以某个像素为中心点的邻域，一般为方形邻域，也可以为圆形、十字形等等，然后将邻域中各像素的灰度值排序，取其中间值作为中心像素灰度的新值，这里领域被称为窗口，当窗口移动时，利用中值滤波可以对图像进行平滑处理。有效抑制加性噪声，但容易引起图像模糊，可以对其进行改进，主要避开对景物边缘的平滑处理。

2024-10-25 19:21:36 721

原创基于MATLAB的说话人语音识别

语音是人的自然属性之一，由于说话人发音器官的生理差异以及后天形成的行为差异，每个人的语音都带有强烈的个人色彩，这就使得通过分析语音信号来识别说话人成为可能。人耳可以分辨的声音频率范围为(20Hz,20KHz)，因此，当采样的频率高于40KHz时，采样的过程就不会丢失信息，但考虑到设备的实际性能，且说话人语音频率主要集中在3.4KHz，故本系统以8KHz为采样率。同语音识别不同，说话人识别利用的是语音信号中的说话人信息，而不考虑语音中的字词意思，它强调说话人的个性。实现与文本无关的自动说话人确认的实时识别。

2024-10-24 18:58:24 1489 1

原创碎纸片的拼接复原算法及MATLAB实现

碎纸片的拼接复原算法及MATLAB实现摘要：对于只有纵切的情形，文章通过比较当前待拼碎片与剩余碎片的信噪比psnr[1,3,4]的值来确定两碎片是否为邻接碎片；拼接算法首先连续调用右拼函数直到拼接到原图右边界，然后连续调用左拼函数直到拼接到原图左边界，从而得到整幅复原图像；对于单面纵横交错切的情形，文章对首先采用纵切拼接算法将碎片拼接成多幅横条图片，然后将各横条图片矩阵转置[2]，再次采用纵切拼接算法拼接；两种情形的拼接，都存在人为参与；实验证明，我们的算法对纵切情形是有效的，对纵横切情况是可行的。关键字：

2024-10-24 18:52:07 1495

原创条码检测系统——基于MATLAB的一维条码识别

条码检测系统——基于MATLAB的一维条码识别摘要：条码技术是如今应用最广泛的识别和输入技术之一，由于其包含的信息量大，识别错误率低而在各个方面得到很大的重视。它发展迅速并被广泛应用于于工业、商业、图书出版、医疗卫生等各行各业。由我国目前发展现状来看，条码的正常使用受到条形码印刷质量和商品运输过程的影响，并且传统的条码识读方式是采用光电识读器，条码图像对光的不同反射效果也必然会对条码的识读产生影响，而一般条码在搬运过程中条码会不可避免的破损，所以对质量较差的条码的条码的识别尤为重要。不同的条码有着不同的

2024-10-24 18:47:42 1784

原创基于条形码的识别图像处理报告解析

由于有噪声的存在，必须对其进行滤波。理论上条形码字符的逻辑值应该由条形码的实际宽度来判断，而相似边距离方法的设计思想通过对符号中相邻元素的相似边之间距离的测量来判别字符的逻辑值，而不是由元素宽度的实际值来判别。条码图像的特点在于是由纵向一定宽度黑白条空组成，我们建立不同大小的模板，对含有噪声的图像进行滤波处理，比较它们滤除噪声干扰的效果。在图像方式的译码过程中，宽度的测量不再采用传统的脉冲测量法，而是通过记录每个条或空的宽度中所含象素的个数来确定实际的条/空宽度，从而确定整个条码符号所代表的信息。

2024-10-23 19:10:53 890

原创基于图像分割技术与MATLAB仿真

摘要 Abstract 引言 1 图像分割技术 1.1 图像工程与图像分割 1.2 图像分割的方法分类 2 图像分割技术算法综述 2.1 基于阈值的图像分割技术 2.2边缘检测法 2.3 区域分割法 2.4 基于水平集的分割方法 2.5 分割算法对比表格 3基于水平集的图像分割 3.1 水平集方法简介 3.2 水平集方法在图像分割上的应用 3.3 仿真算法介绍 3.4 实验仿真及其结果结论致谢参考文献图像分割技术研究及MATLAB仿真摘要：作为一项热门的计算机科学技术，图像分割技术已经在我们生活中

2024-10-23 18:57:46 1209

原创基于图像加密解密算法

图像置乱的功能是将图像中像素的位置或者像素的颜色打乱，将原始图像变换成一个杂乱无章的新图像，如果不知道所使用的置乱变换，就很难恢复出原始图像。这样就可以将原图像矩阵的所有像素点随机打乱，将打乱后的矩阵返回至RGBS中，在用reshape函数将RGBS中的所有元素重置为新的的矩阵并返回到RGBSS中。随着20世纪90年代internet的迅速发展，多媒体技术的逐渐成熟和电子商务的兴起，网上多媒体信息量急剧膨胀，使得多媒体信息的安全问题变的越来越重要，多媒体信息安全成为学术界和工业界共同关注的新的研究方向。

2024-10-23 18:52:14 1094

原创基于图像拼接开题报告

SIFT角点检测过程是：首先在尺度空间进行特征检测，并确定特征点的位置和特征点的尺度，然后以特征点邻域梯度的主方向为该点的方向特征，实现对尺度和方向的无关性，最后得到两幅图像的所有特征点描述符。一般基于特征点的匹配算法主要包括特征点、确定特征点之间的关联、确定图像之间的配准变换三个处理过程，而点特征中主要应用的是图像中的角点。一般情况下，在拼接的边界处，两幅图像灰度上的细微差别都会导致明显的拼接缝，而在实际成像中，被拼接的图像在拼接辩解附近的灰度细微差别几乎是不可避免的，因此需要采用图像融合技术。

2024-10-22 22:28:14 912

原创 MATLAB图像检索系统

2024-10-22 22:27:19 520

原创基于图像拼接开题报告

2024-10-22 22:24:59 649

原创基于图像拼接实验报告

接着对其中的2倍尺度图像(相对于该阶第一幅图像的2倍尺度)以2倍像素距离进行下采样来得到金字塔图像第二阶的第一幅图像，对该图像采用不同尺度因子的高斯核进行卷积，以获得金字塔图像第二阶的一组图像。每一阶相邻的高斯图像相减，就得到了高斯差分图像，即DOG图像。该算法的主要思想是通过多次的采样求解符合样本的数学模型参数，从中选取最符合整个样本数据集合的模型作为最佳模型，而符合最佳模型的样本点认为是精确的样本点（内点），不符合最佳模型的样本点则认为是存在误差的样本点（外点）。采用RANSAC算法得到的匹配特征点。

2024-10-21 18:45:15 613