一种常用的去除误匹配的算法，在matlab环境下运行，具有较好的效果

图像中角点(特征点)提取与匹配算法,本文所采用的角点检测算法是Harris角点检测算法，该算法的基本原理是取以目标像素点为中心的一个小窗口，计算窗口沿任何方向移动后的灰度变化，并用解析形式表达。

图像检索算法之相似度匹配算法 形状上下文

%************************************************************************** % 图像检索——纹理特征 %基于共生矩阵纹理特征提取，d=1,θ=0°,45°,90°,135°共四个矩阵 %所用图像灰度级均为256 %参考《基于颜色空间和纹理特征的图像检索》 %function : T=Texture(Image) %Image : 输入图像数据 %T : 返回八维纹理特征行向量

经典的NCC匹配算法，精度较高，可以精确到亚像素级别

Edge Based Template Matching项目，基于边缘梯度的模板匹配算法（vs2015+OpenCV3.1.0下C++实现）

三个基础性的立体匹配算法，直接下载下来就可以运行，学立体匹配必须掌握的算法，只要5个币，真的是白菜价。 希望能够帮助到大家，下载后绝对不会后悔的。

立体匹配是深度估计的基础。而bp算法和graph cut算法是比较成功的解决立体匹配（全局）的算法，这里有几种经典的基准源代码，以及代码使用方法及部分注释。一些小的改变甚至于可以不需要知道算法步骤即可实现。

一种基于置信传播的稀疏匹配算法研究，应用置信传播算法解决立体匹配等问题

首先对三种基本字符串匹配算法进行了详细分析和说明，再编程实现。创新拓展研究了Boyer-Moore算法，进行了分析和编程实现。让四种算法对数据量极大的文本，进行子串的查询处理，并分析算法运行时间效率，并对所有输出的匹配位置结果进行相互对比验证，以证明算法设计和实现的正确性。为了分析不同数据规模对不同算法的影响程度，通过改变文本的数据量大小，用相同的子串进行模式查找，通过对运行时间的比较以获得数据规模对算法的影响，并利用MATLAB绘制效率图进一步直观分析。