基于OpenCV的SURF实现,此程序通过MFC界面，方便的选取源文件，并把结果特征点和匹配结果在不同的窗口显示出来，清晰易懂。

基于SURF特征点提取的图像配准仿真，matlab2021a测试，可以对存在角度倾斜的图片进行配准。 I1=im2double(imread('TestImages/lena1.png')); I2=im2double(imread('TestImages/lena2.png')); % Get the Key Points Options.upright=true; Options.tresh=0.0001; Ipts1=OpenSurf(I1,Options); Ipts2=OpenSurf(I2,Options); % Put the landmark descriptors in a matrix D1 = reshape([Ipts1.descriptor],64,[]); D2 = reshape([Ipts2.descriptor],64,[]);

基于灰度信息的图像配准方法 1)交叉相关 二维交叉相关： 相关系数： 如果有噪声，会影响相关运算的峰值。如果噪声是叠加型、静态且无关于图像，并且已知其能量谱密度，利用匹配滤波技术[6],可以在对图像作抑制噪声的滤波处理后，再进行相关运算

图像-R用户的计算机视觉和图像识别算法 该存储库包含一组R软件包，这些软件包执行图像算法，而其他R软件包（如 ， 或目前不提供这些算法。 由于许可证不同，这些算法被放入不同的程序包中。 当前，以下R软件包可用： 包 功能性 执照 细节 image.CornerDetectionF9 FAST-9角落检测图像 BSD-2 image.CornerDetectionHarris 哈里斯角检测图像 BSD-2 image.LineSegmentDetector 图像的线段检测器（LSD） AGPL-3 image.ContourDetector 图像的无监督平滑轮廓线检测 AGPL-3

基于SURF特征点提取通过GTM去除错误匹配点最后进行图像配准，matlab2021a测试

【图像融合】基于SURF算法实现红外与可见光图像配准算法附MATLAB代码

环境是opencv2.4.9，将已有的一些提取方式进行了总结，对一些参数也进行了标注，部分算法的参数含义并未标注，但将其默认参数和默认值进行了标注，共11种提取方式，未使用simpleblob.

这是本人的毕业设计，不是很完善，以后有时间会继续完善

1 该代码改编至opencv3.1的例程，可以实现根据SURF/SIFT特征点进行图像匹配，原例程路径为：opencv_contrib\modules\xfeatures2d\samples\surf_matcher.cpp。 2. 代码运行环境：VS2013,opencv3.1，且需要单独编译与该版本匹配的opencv_contrib。编译方法请参考http://livezingy.com/compile-opencv-and-opencv_contrib/

plotunevenData 允许您将 3D 表面拟合到 XYZ 数据，即使数据在 XY 平面中可能没有均匀分布。 请注意，TriScatteredInterp 用于 Z 值插值而不是网格数据。 plotunevenData 最多需要 9 个参数，其中 8 个是可选的。 它可以绘制来自 *.mat 文件和 *.xls 文件的数据，只要它们以 X、Y、Z 列矢量格式排列即可。 更多关于这个进一步向下。 plotunevenData 允许您关闭数据点或在拟合的 3D 表面上显示它们。 您还可以从 3 种插值方法中进行选择，标记轴并选择您自己的颜色图。 您还可以指定 3D 曲面图的分辨率。 我在压缩文件中包含了一些屏幕截图，用于演示该函数可以生成的数字。 我还包括一些示例 3D 数据。 当然你可以使用你自己的数据，只要确保数据是*.mat 或*.xls 文件格式和正确的列向量格式。 该程