基于opencv2.4.9的图像配准SIFT和SURF算法程序，在vs2013平台，用MFC做的界面程序
2021-05-12 21:50:00
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利用SURF算法进行特征点匹配的vc++程序，适用于目标识别、定位等图像处理相关应用中，匹配成功率高，尤其是当识别目标较复杂时具有很好的识别效果。
2021-05-10 12:49:29
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运动估计是图像超分辨率复原重要的步骤，直接影响最终的复原结果。针对运动估计中特征点匹配的问题，提出运用改进加速鲁棒特征（SURF）算法对图像的特征点进行匹配。再使用凸集投影（POCS）算法重建图像序列，最终得到复原的高分辨率图像。所提出的基于改进SURF算法的POCS算法对比其他图像复原算法，得到了峰值信噪比值较高、均方误差较低的复原图像，说明该算法的有效性。
2021-04-12 20:24:35
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SURF算法程序，OpenCV3，VS运行，包括特征点检测，特征点匹配，RANSAC去错，以及最后的图像拼接，包含示例图片，可以直接运行
2021-04-07 09:03:43
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设计并实现了基于图像检索的地标识别系统。该系统通过捕捉地标的视觉特征，帮助游客或使用者更好地理解图像的内容并同时提供图像拍摄的地理位置信息。首先根据提取的SURF特征搜寻地标在数据库中的最优匹配，然后根据最优匹配结果给出输入地标在地图中的位置。系统采用的层次化数据库结构和分级检索方式，使得检索效率比传统的遍历检索方式提高30%。大量实验证明文中提出的算法具有鲁棒性和高准确性，该系统已在高校内部地标识别中测试使用成功。
2021-01-30 23:03:54
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包含了从图像输入 到算子检测 ransac算法去除错误匹配点 以及视角转换 和单应矩阵 最后实现拼接
2020-05-08 21:03:00
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Harris是一种高效的角点检测算法，但不具备尺度不变性。SURF（speeded-up robust features）算法虽然能很好地解决图像尺度变化问题，但是在特征点提取方面没有Harris稳定。针对Harris和SURF两种算法的特点，提出一种新的Harris-SURF特征点提取算法。首先用Harris算法检测图像角点，再用SURF算法提取图像特征点；然后合并角点和特征点，并剔除重复点获得新的特征点集，确定新特征点的主方向并生成特征描述符，再对图像使用比值法进行初匹配；最后利用RANSAC剔除错误匹配点实现精确匹配。实验结果表明，该算法对图像存在旋转、缩放、光照及噪声变化有较强的鲁棒性，同时提高了运行效率。
2020-01-03 11:39:34
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SURF算法是继SIFT算法后的又一个稳定快速的特征提取算法，它除了具有SIFT算法的稳定性外，最突出的优点是算法速度快，实时性较强。
2020-01-03 11:26:36
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