基于SIFT特征的图像配准(附Matlab源代码)

基于SIFT算法的图像配准 通过本文的介绍和实现,读者可以对SIFT算法的原理和应用有一个更深入的了解。为了使SIFT算法具有尺度旋转不变性,算法在检测到关键点后,使用DoG(Difference of Gaussian)函数对这些关键点进行定位,找到精确的位置和尺度。SIFT算法首先通过高斯差分金字塔来获取一系列不同尺度下的图像,然后在每个尺度空间内寻找尺度归一化的极值点,这些极值点被认为是特征点。为了使SIFT算法对旋转不变性更加稳健,它在每个检测到的关键点周围计算一个梯度方向直方图,然后从中选择峰值方向作为该关键点的主方向。 阅读详情

基于SIFT特征的图像配准(附Matlab源代码)

 

本文先给出了采用SIFT方法进行图像配准的实验原图以及实验结果,最后附上Matlab源代码。

 

实验一:

       实验一的图像(见图1.1)是本人自己拍摄的,然后由软件裁剪成400×400像素而成,其中参考图像和待配准图像之间有重叠部分,且具有一定的旋转。这是一般难度的图像配准。

                            

(图1.1 参考图像(左图)和待配准图像(右图))

 

经过筛选后的能作为配准控制点的SIFT匹配特征点对见下图1.2所示。


(图1.2  经过筛选后的能作为配准控制点的SIFT匹配特征点对)


配准后的图像见下图1.3所示。


(图1.3  配准后的图像)

 

实验二:

实验二的图像(见图2.1)是本人自己在同一地点不同角度拍摄的,然后由软件裁剪成600×450像素而成,其中参考图像和待配准图像之间有重叠部分,且具有一定的旋转。这是具有一定难度的图像配准。

              

(图2.1  参考图像(左图)和待配准图像(右图))


经过筛选后的能作为配准控制点的SIFT匹配特征点对见下图2.2所示。

快速图像配准 - MATLAB实现 在以上代码中,我们使用 estimateGeometricTransform 函数来估计变换矩阵,并使用 inlierRefPoints 和 inlierMovingPoints 变量存储只包含内点的特征点坐标。通过以上代码,我们将使用 detectSURFFeatures 函数检测参考图片和待配准图片中的特征点,并使用 selectStrongest 函数选出最强的100个特征点。图像配准是指将一张图像中的特征点与另一张图像中的相应特征点进行匹配,从而实现两张图像的对齐。 阅读详情

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