非刚性图像配准技术在计算机领域中是一个重要的研究方向,也广泛应用在医学、天文和军事等领域。非刚性图像配准过程中,往往无法同时解决局部大形变和小形变的问题。针对此问题,结合归一化互信息图像配准的理论,提出基于互信息的Active Demons非刚性图像配准算法。该算法通过引入互信息来提高Active Demons算法的驱动力,同时采用待配准图像和原图像的互信息自适应地调节归一化因子α,再对医学图像、自然图像和合成图像进行测试仿真实验。实验结果表明:所提算法在配准精度和鲁棒性上优于原来的Active Demons算法,可以较好地处理大形变图像并保留其边缘特征,得到更好的配准精度和视觉效果。

提出了一种基于余弦相似度的点云配准(PCR-CS)算法,该算法主要解决点云刚性配准问题,即找到点云配准的旋转矩阵R和平移矩阵T,从而实现原始点云P到目标点云Q的配准。先对两个待配准点云进行去中心化处理,再进行点云余弦相似度的研究,将两个待配准的三维点云分别投影到XY平面上,对XY平面上的点云进行栅格化处理,统计栅格上的数据点从而形成统计矩阵SP和SQ,采用差分进化算法,以两点云余弦相似度为条件,寻求最优R,从而实现点云配准,最后,利用中心点计算T。实验结果表明,与其他算法相比,该算法具有较高的配准精度,即使在点云数据伴随有噪声和数据缺失的情况下,也都能达到良好的配准效果。

matlab图像融合源码 I'm terribly sorry, there are errors of the description in Section-III(B) of the paper “Remote Sensing Image Registration with Modified SIFT and Enhanced Feature Matching”. We have uploaded the errors in document named 《 revised of the PSO-SIFT》.I'm sorry to have affected your reading. 我们已经出版的文章《Remote Sensing Image Registration with Modified SIFT and Enhanced Feature Matching》在第三部分（B）存在一些描述性错误，可能会给你的阅读带来麻烦，因此我们上传了出错的地方，并给出了正确的描述方法，文档名字为“revised of the PSO-SIFT”。CSDN 博主对已经翻译了该论文： Im

针对当前机器视觉热点研究的配准问题，提出了一种全新的快速点特征直方图(FPFH)特征描述与Delaunay三角剖分相结合的三维点云配准方法。首先采用FPFH综合描述特征信息，通过Delaunay三角网建立特征信息的局部关联性；再根据特征点对的对应关系进行采样一致性初始变换，实现初始配准；最后，根据得到的初值采用迭代最近点法进行精确配准，获得精确转换关系。分别对简单目标物体及复杂目标物体进行配准实验。实验结果表明，将FPFH特征描述与Delaunay三角剖分结合引入传统点云配准，简化了特征提取复杂度，缩小了特征点对匹配的搜索范围，提升了配准精度及速度，实现对目标物体高效配准，对提高机器视觉特征点匹配效率具有一定指导作用。

了解决传统SuRF算法存在的问题，提高彩色图像配准的精度和准确率，提出一种双向邻近匹配的彩色图像配 准算法。该算法对传统的suRF描述符进行改进，将图像的色彩信息叠加在只包含灰度信息的传统suRF特征描述符 上，组成改进的suRF特征描述符，以增强彩色信息对配准的影响，提高配准的准确率；采用FLANN算法搜索匹配点对， 并对匹配点对进行双向邻近匹配，以提高搜索效率和匹配精度；利用改进RANsAc算法剔除匹配错误的特征点对，以进 一步优化匹配结果。实验结果表明，该算法能够有效地提高彩色图像配准的精度和准确率，具有较好的鲁棒性和图像变 换适应性。

一种使用用matlab实现SURF图像配准 算法

K4PCS配准算法实现PCL

matlab开发-多模态非刚性图像配准算法。非刚性二维和三维图像配准与DEMON（流体）算法，扩展模式转换。

行业分类-作业装置-一种基于2D激光雷达3D点云扫描装置及配准算法.7z

点云配准算法四点法代码，需要读取pcd文件，如果要读取ply文件需要自己改代码，或者将ply文件转换为pcd文件