基于SIFT特征的全景图像拼接

最新推荐文章于 2024-05-26 14:29:43 发布
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分类专栏： 手把手教你ML机器学习算法源码全解析
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wenyusuran/article/details/40780549
本文介绍了基于SIFT特征和RANSAC算法实现全景图像拼接的过程，包括图像特征提取、特征匹配、RANSAC筛选匹配点计算变换矩阵以及图像融合。通过SIFT特征的提取，利用k-d树和BBF算法进行匹配，再通过RANSAC算法筛选有效匹配点，最终进行图像融合以实现无缝拼接。详细代码和实验结果展示了整个流程。

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主要分为以下几个步骤：

(1) 读入两张图片并分别提取SIFT特征

(2) 利用k-d tree和BBF算法进行特征匹配查找

(3) 利用RANSAC算法筛选匹配点并计算变换矩阵

(3) 图像融合


SIFT算法以

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基于SIFT和RANSAC算法的图像拼接融合实现
ByteJolt的博客
08-06 499
SIFT算法是一种用于检测和描述图像中的局部特征的算法，它可以在不同的尺度、旋转和视角下稳定地检测到关键点，并生成该关键点的稳定描述符。SIFT算法首先在图像的尺度空间中搜索极值点（即在空间位置、尺度和方向上具有最大或最小值的点），从而确定关键点的候选集合。在确定了关键点的备选集之后，SIFT算法使用插值拟合技术来确定关键点的位置、尺度和方向。在图像预处理之后，利用SIFT算法检测出两幅图像的特征点，并使用特征点描述符进行匹配。将原始图像进行透视变换，并将变换后的图像进行拼接，得到最终的全景图像。
全景图拼接【计算机视觉第三章】
qq_49192977的博客
04-13 7745
全景图像拼接基本介绍 图像拼接技术就是将数张有重叠部分的图像（可能是不同时间、不同视角或者不同传感器获得的）拼成一幅无缝的全景图或高分辨率图像的技术。图像拼接在医学成像、计算机视觉、卫星数据、军事目标自动识别等领域具有重要意义。图像拼接的输出是两个输入图像的并集。 图像配准（image alignment）和图像融合是图像拼接的两个关键技术。图像配准是图像融合的基础,而且图像配准算法的计算量一般非常大,因此图像拼接技术的发展很大程度上取决于图像配准技术的创新。早期的图像配准技术主要采用点匹配法,这类方..
基于SIFT特征的全景图像拼接(Qt)
07-04
基于SIFT特征的全景图像拼接(Qt) 主要分为以下几个步骤： (1) 读入两张图片并分别提取SIFT特征 (2) 利用k-d tree和BBF算法进行特征匹配查找 (3) 利用RANSAC算法筛选匹配点并计算变换矩阵 (3) 图像融合 运行前请自己在pro文件中配置OpenCV的头文件和lib文件目录 详情查看博客： http://blog.youkuaiyun.com/masikkk/article/details/9246493
全景图像拼接基于SIFT特征-Qt工程
11-15
运行前请自己在pro文件中配置OpenCV的头文件和lib文件 少积分转运，拿走不谢
SIFT全景图像拼接.py
09-22
实现多张图像的全景拼接，适用于多张图像之间存在旋转角度的情景。
基于sift的全景拼接图像
06-19
基于sift的全景拼接图像，基于sift的全景拼接图像基于sift的全景拼接图像基于sift的全景拼接图像
基于SIFT特征全景图像拼接（C语言实现）
01-04
总的来说，C语言实现的SIFT特征全景图像拼接技术涉及了计算机视觉领域的重要概念，包括特征检测、描述符生成、匹配和几何变换估计，是图像处理和机器学习研究中的基础工具。通过理解和掌握这些知识，开发者可以更好...
基于SIFT特征的全景图像拼接(Qt)-C++代码类资源
12-19
基于SIFT特征的全景图像拼接(Qt) 主要分为以下几个步骤： (1) 读入两张图片并分别提取SIFT特征 (2) 利用k-d tree和BBF算法进行特征匹配查找 (3) 利用RANSAC算法筛选匹配点并计算变换矩阵 (3) 图像融合 运行前...
基于sift特征的全景图像拼接.rar_SIFT图像拼接_sift全景图拼接_sift拼接_全景图像拼接_图片拼接 sift
07-15
可以将有重叠部分的多张图片拼接成一张全景图片
基于sift特征的全景图像拼接.zip
最新发布
08-04
images = imageSet(fullfile('IMG')); imageFileNames = images.ImageLocation; Ia = imread(imageFileNames{3}); Ib = imread(imageFileNames{2}); Ia = imresize(Ia, [400, 300], "bicubic");...
基于SIFT的图像Matlab拼接教程
晚来天欲雪，能饮一杯无？
02-02 7427
基于SIFT的图像Matlab拼接教程
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颹蕭蕭
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【图像拼接】基于SIFT结合RANSAC实现图像拼接与融合附含Matlab代码
m0_60703264的博客
11-09 651
图像拼接是一种常见的图像处理技术，它可以将多幅图像拼接成一幅全景图像或者大尺寸图像。在实际应用中，图像拼接技术被广泛应用于全景摄影、医学影像处理、地图制作等领域。基于SIFT（尺度不变特征变换）结合RANSAC（随机抽样一致）的图像拼接与融合算法是一种常见且有效的图像拼接方法，本文将介绍该算法的具体步骤。首先，SIFT算法是一种基于局部特征的图像配准算法，它可以检测图像中的关键点，并计算这些关键点的描述子。在图像拼接中，我们首先对输入的多幅图像进行SIFT特征点的提取和匹配。
全景图像拼接
printfliushuo的博客
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全景图像拼接
计算机视觉3 SIFT特征提取与全景图像拼接
JiangZhengyang7的博客
04-24 8331
1.原理 检测并提取图像的特征和关键点 匹配两个图像之间的描述符 使用RANSAC算法使用我们匹配的特征向量估计单应矩阵 拼接图像 步骤一和步骤二过程是运用SIFT局部描述算子检测图像中的关键点和特征，SIFT特征是基于物体上的一些局部外观的兴趣点而与影像的大小和旋转无关。对于光线、噪声、些微视角改变的容忍度也很高。 而接下来即步骤三是找到重叠的图片部分，连接所有图片之后就可以形成一个基本的全景图了。匹配图片最常用的方式是采用RANSAC（RANdom SAmple Consensu...
基于SIFT特征提取的图像拼接算法matlab仿真
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
09-27 2828
SIFT(Scale invariant feature transform)，即尺度不变特征变换描述子，其可以从图像中提取稳定的特征数据，其对图像的旋转、阴影干扰、噪声干扰、移动以及空间扭曲等影响有着较好的不变性。基于SIFT的图像特征提取原理如下：步骤一、图像转换到尺度空间。图像的尺度空间表示方式通常情况下是将图像和高斯核函数进行卷积计算，其计算公式如下：步骤二、尺度空间极值点的计算。
全景图像拼接算法
Happyday763的博客
01-10 1259
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。（ a ）计算它在基准图像中的位置。在固定位置拍摄的条件下。
Matlab实现SIFT+RANSAC特征检测与图像融合
Polaris的博客
11-19 1万+
一、SIFT特征检测 尺度不变特征转换(Scale-invariant Feature Transform or SIFT)是一种计算机视觉的算法，用来侦测与描述影像中的局部性特征。该算法在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，此算法由David Lowe在1999年所发表，2004年完善总结。SIFT算法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。 SIFT算法的大致步骤如下： 建立尺度空间，即建立高斯差分(DoG)金
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