基于Harris算子的图像配准算法Matlab仿真

最新推荐文章于 2025-12-03 13:56:23 发布

BitSlinger

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本文介绍了一种使用Matlab实现基于Harris角点检测的图像配准算法，包括图像灰度化、计算角点响应、特征匹配、变换矩阵估计、图像应用变换等步骤，最终实现图像的准确配准。

图像配准是计算机视觉领域中的一个重要任务，它旨在将多幅图像对齐到一个公共参考坐标系中。在图像配准中，Harris角点检测算子是一种常用的特征提取方法。本文将介绍如何使用Matlab实现基于Harris算子的图像配准算法，并提供相应的源代码。

算法步骤如下：

导入图像：首先，我们需要导入待配准的图像。假设我们有两幅图像img1和img2。

img1 = imread('image1.jpg');
img2 = imread('image2.jpg');

灰度化：将彩色图像转换为

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基于MATLAB的Harris+SIFT图像配准

ByteJolt的博客

09-10

143

然后，利用Harris角点检测方法提取了图像中的特征点，并使用SIFT特征描述子提取了特征点的描述信息。SIFT（Scale Invariant Feature Transform）是一种常用的图像特征描述子，它具有尺度不变性和旋转不变性，能够提取出图像中的稳定特征点。图像配准是计算机视觉中的一个重要任务，它可以将不同视角或尺度下的图像对齐，从而方便后续的图像处理和分析。在本文中，我们将介绍如何使用MATLAB实现基于Harris角点检测和SIFT特征描述子的图像配准算法，并提供相应的源代码。

基于Matlab的图像配准——Harris+SIFT

BUG？不存在的！

07-18

752

图像配准是图像处理中的重要任务之一，它是将两幅或多幅图像进行对准，从而获得更好的图像质量，提高图像处理的精度。常见的图像配准方法包括基于特征点的配准、基于灰度相关性的配准、基于区域的配准等。在完成特征点匹配之后，就可以使用已匹配的特征点来进行图像配准。对于两幅图像之间的特征点匹配，常见的方法有基于最近邻搜索的方法和基于 RANSAC 的方法。，并对其进行 Harris 特征点检测，然后选择 100 个最强的角点并在图像上标出。这段代码可以根据已匹配的特征点，使用相似变换来进行图像配准，并将配准后的图像。

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harris算法实现图像配准

05-26

使用harris算法实现两张图像的配准。

基于harris角点特征的图像配准程序

04-16

基于harris角点特征的图像配准程序，关于角点的提取和图像的匹配。

图像配准经典算法

始于足下

02-25

6110

2024年02月25日更新参考文档如下：1.可见光与SAR关键技术研究2.图像配准代码。

基于harris算子的图像配准算法matlab仿真

平时工作较为繁忙,私信消息一般晚上回复,谢谢大家~~

03-17

203

图像配准作为图像处理领域的关键技术之一,是图像拼接、立体视觉、变化监测、多传感器图像融合等实用技术的基础。图像拼接技术是图像配准的一种重要应用形式, 被广泛应用于虚拟现实、遥感图像处理、视频压缩和传输等领域。在图像拼接中，特征点的检测与描述是非常重要的一步，寻找一种鲁棒、快速的特征点检测方法对水下图像拼接来说至关重要。SURF 算法由 Bay 等人提出，该算法使用积分图像对图像进行卷积来提高运算速度，得到的特征点在鲁棒性、重复性和独特性等方面均具有较好优势。

精选资源

【含操作视频】基于harris角点的2张图像配准算法matlab仿真

06-29

2.内容：【含操作视频】基于harris角点的2张图像配准算法matlab仿真 3.用处：用于基于harris角点的2张图像配准算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本...

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基于harris和sift特征提取的图像配准算法matlab仿真+仿真录像

10-27

1.版本：matlab2021a，我录制了仿真操作录像，可以跟着操作出仿真结果 2.领域：图像配准算法 3.内容：基于harris和sift特征提取的图像配准算法matlab仿真+仿真录像 4.适合人群：本，硕等教研学习使用

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基于harris和sift特征提取的图像配准算法matlab仿真.zip

04-21

2.领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，更多内容可点击博主头像 3.内容：标题所示，对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群：本科，硕士...

matlab-(含教程)基于harris和sift特征提取的图像配准算法matlab仿真

09-11

本教程主要涉及的是使用MATLAB进行图像处理，特别是基于Harris角点检测和Scale-Invariant Feature Transform（SIFT）特征提取的图像配准算法的实现。接下来，我们将详细探讨这两个关键知识点。 **Harris角点检测**...

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基于RANSAC+Affine算法的图像配准算法matlab仿真-源码

09-30

在这个项目中，我们关注的是基于RANSAC（Random Sample Consensus）和Affine变换的图像配准算法在MATLAB环境下的实现。下面将详细解释这两个核心概念以及它们在MATLAB中的应用。 **RANSAC算法**： RANSAC是一种鲁棒...

图像配准----Harris算子

网络资源是无限的

09-01

7810

图像配准----Harris算子

基于Harris的特征检测与匹配

wanjinchang的博客

10-29

9845

一.特征检测（提取）基于特征的图像配准方法是图像配准中最常见的方法之一。它不是直接利用图像像素值，二十通过像素值导出的符号特征（如特征点、特征线、特征区域）来实现图像配准，因此可以克服利用灰度信息进行图像配准的缺点，主要体现在以下三个方面：（1）利用特征点而不是图像灰度信息，大大减少了在匹配过程中的计算量；（2）特征点的匹配度量值相对位置变化比较敏感，可以提高匹配的精度；（3）

Harris算子的运用用于图像配准

qq_18343569的博客

07-23

2872

Harris算子介绍：该算子是C．Harris和M．J．Stephens在1988年提出的一种点特征提取算子。这种算子受信号处理中自相关函数的启发，可以给出图像中某一像素点的自相关矩阵肘，其特征值是自相关函数的一阶曲率，如果算，Y两个方向上的曲率值都高，那么就认为该点是角点。Harris角点检测算子 Harris[2]角点检测算子是Moravec角点检测算子的改进. （1）算子用高斯函数代

SIFT算法原理介绍

gyp_666的博客

10-27

4933

SIFT算法 SIFT即尺度不变特征变换，是用于图像处理领域的一种描述。这种描述具有尺度不变性，可在图像中检测出关键点，是一种局部特征描述子。一、SIFT算法特点： 1、具有较好的稳定性和不变性，能够适应旋转、尺度缩放、亮度的变化，能在一定程度上不受视角变化、仿射变换、噪声的干扰。 2、区分性好，能够在海量特征数据库中进行快速准确的区分信息进行匹配 3、多量性，就算只有单个物体，也能产生大量特征向量 4、高速性，能够快速的进行特征向量匹配 5、可扩展性，能够与其它形式的特征向量进行联合二、SIF

2025年全国大学生统计科学与算法编程挑战赛——算法赛道（一）

qq_73044452的博客

12-01

275

摘要：本文包含三个编程问题的解决方案。1) 贪吃蛇问题：通过解析移动指令计算蛇最终所在格子的编号；2) 经济小鱼问题：计算前两局存钱、后两局花钱，最终剩余指定金币的方案数；3) 小理吃甜食问题：模拟多轮糖果挑选过程，计算小理获得的最大总糖果值。每个问题都给出了完整的C++实现代码，涉及字符串处理、数学计算和模拟算法等技术。

算法基础篇：（二十一）数据结构之单调栈：从原理到实战，玩转高效解题

2301_79248256的博客

11-29

1557

本文深入解析了单调栈这一高效数据结构。首先介绍了单调栈的基本概念，即在普通栈的基础上增加元素单调性约束，可分为递增栈和递减栈。接着详细讲解了四种核心应用场景：寻找左右侧最近更大/更小元素，并提供了对应的C++代码实现。通过洛谷P5788等模板题和发射站、柱状图最大矩形等实战案例，展示了单调栈如何将O(n²)问题优化为O(n)解法。最后总结了单调性选择、遍历方向等核心技巧，并给出避免数据溢出、优化IO等实用建议。掌握单调栈能有效解决"找最近最值"类问题，是算法竞赛和面试中的重要工具。

[优选算法专题十.哈希表 ——NO.55~57 两数之和、判定是否互为字符重排、存在重复元素]