KAZE+GTM 图像配准标定 Matlab 实现

173 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
本文详细介绍了如何在Matlab中利用KAZE算法提取特征和GTM方法进行非线性配准,实现图像标定的步骤,包括图像导入、特征点提取、描述符计算、匹配、变换计算及应用。

KAZE+GTM 图像配准标定 Matlab 实现

图像配准是图像处理中重要的任务之一,它涉及将多个图像对齐以便进行比较、融合或者其他后续处理。在本文中,我们将介绍如何使用 Matlab 实现 KAZE+GTM 图像配准标定的方法。

KAZE (可加速的特征检测器和描述符) 是一种用于图像特征提取的算法,它基于尺度空间中的非线性扩散滤波器来检测和描述局部特征。GTM (广义映射) 是一种非线性配准方法,它通过学习图像之间的映射函数来实现配准。

下面是使用 Matlab 实现 KAZE+GTM 图像配准标定的步骤和源代码:

步骤 1:导入图像
首先,我们需要导入需要配准的图像。假设我们有两个图像,分别为 “Image1.png” 和 “Image2.png”。可以使用 imread 函数导入这两个图像:

image1 = imread('Image1.png');
image2 = imread
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值