先用点特征提取算子，再粗匹配，最后使用最小二乘匹配，适合核线影像

利用harris角点特征提取的matlab图像拼接程序，根据harris角点法，提取2张图像的特征点，然后匹配2图像特征点，找到正确位移量，进行图像拼接。

C语言实现点特征提取，有SUSAN算子、HARRIS算子和MORAVEC算子

基于像素点特征的Harris角点检测拼接算法 matlab实现

针对传统视觉里程计在低纹理场景下,定位精度差甚至失效的问题,提出一种结合点线特征的RGB-D视觉里程计方法。该方法结合了点线特征各自独有的特性,同时联合点特征的光度误差和线特征的局部梯度适应性误差,构建了一个对低纹理场景鲁棒的联合误差函数。利用高斯-牛顿迭代法对联合误差函数进行非线性迭代优化,以获取相机每一帧的准确位姿。在公开的真实RGB-D数据集和合成基准测试数据集上对本文方法进行评估。实验结果表明,与其他先进算法相比,本文算法具有更优越的准确性和鲁棒性。

使用Harris角点检测方法进行图像特征点提取,NCC描述的方法进行粗匹配,再使用RANSAC算法进行精匹配。

[原创]根据文献使用matlab实现了PFH算法，并使用它对bunny数据进行了基于特征匹配和RANSAC的拼接实验。关键点选取和特征匹配部分是直接用的之前文献复原的内容(资源已发布)，仅用来测试PFH的有效性。由于运行速度过慢，我将代码分为三块，依次运行PFH_demo.m（关键点提取）、PFH_demo2.m（PFH计算，耗时）、PFH_demo3.m（拼接实验与结果展示）。代码中实现的是64维度的描述符，与PCL中的略有不同。关键点如果用3D harris效果应该会更好一点。

[原创]自己实现的FPFH算法，效果与PCL中的完全一致。输入量必须包括离散无拓扑的点云矩阵、点云法向量矩阵、关键点在离散点云中的位置向量、邻域参数这么四个，另外两个量可缺省，填入ISS算法(资源已放出)步骤中用到的r邻域拓扑变量时可以节省运算资源。输出量为一个矩阵，其中每一行为一个33维度向量，对应一个关键点的FPFH描述符。 个人比较满意的作品，代码变量命名规范、逻辑清晰、可读性强。

数字摄影测量作业，相关系数法匹配+harris点特征提取算子。非常简便合适的mfc程序.

先用点特征提取算子，再粗匹配，最后使用最小二乘匹配，适合核线影像