matlab ransac代码ShapeContexts 用于形状匹配和点对应的形状上下文。 忠实地实现了Belongie，Malik和Puzicha的“形状上下文”。 基于玫瑰直方图之间的卡方距离。 入门 这个小项目是Belongie，Malik和Puzicha的“形状上下文”的忠实实现。 它们可用于形状匹配以及从一个形状到另一个形状的点对应。 该方法计算从一个形状的玫瑰直方图到另一形状的玫瑰直方图的推土机距离，每个点一个直方图。 函数“ munkres.m”由曹操编写，最初是从这里开始的： 先决条件 为此，您需要在以下工具箱中安装Matlab：-image_toolbox -statistics_toolbox 如果要运行test_ransac.m，则必须安装Kovesi的matlab软件包，可以在这里找到它们： 版本控制 这是版本1，相当慢，将来我计划编写CUDA版本或它以及直方图的更新机制。 作者 阿德里安·萨特马里（Adrian Szatmari） 执照 此项目已获得MIT许可证的许可-有关详细信息，请参见文件 致谢 非常感谢Peter Kovesi和Yi Cao公开提供了他

文档又理论与代码，计算的是TM波入射的情况下，通过矩量法计算的无限长椭圆柱体的电磁散射，包含rcs结果。

主要介绍了c语言同名标靶点自动匹配算法实现实例代码，分享了相关代码示例，小编觉得还是挺不错的，具有一定借鉴价值，需要的朋友可以参考下

基于扰动观测器的具有不匹配扰动的非线性系统的扰动抑制

摘　要：匹配滤波器因具有大的时间带宽积而在扩频和CDMA通信中受到极大重视，不仅作为快速捕获和RAKE分集等传统技术的最佳方案，而且在多用户检测、智能天线、多速率甚至是软切换等方面也都能发挥其优势；对匹配滤波器捕获的基本原理进行了研究并着重讨论了其多种FPGA实现结构。　　关键词：直接序列扩频；数字匹配滤波器；折叠滤波；部分相关　　20世纪80年代末90年代初，直接序列扩频码分多址（DS/CDMA）开始进入商用，宽带码分多址（BCDMA）的概念也相继提出，对具有大TW(时间带宽积，越大表明多址能力越强)值的匹配滤波器需求强烈，随着超大规模集成电路（VLSI）和逻辑可编程门阵列（FPGA）的发展

word search puzzle，

提出一种适用于图像块匹配的的图像描述子（名字起的很好听，convolutional descriptor，卷积描述子）。图匹配是很多计算机视觉应用领域非常基础的问题。从最近深度学习在目标检测和分类任务取得的成功受到了启发。开发了一个模型，将原始的输入图像块映射成一个低为的特征矢量，那么两个低维特征越小，图像块就越相似，（large otherwise）。作为一个距离测度，作者选用了L2范数，也就是们说的欧拉距离，这个距离测度很快并广泛用于评价大多数hand-craftedd

matlab开发-块正交匹配跟踪。采用BOMP算法进行压缩系统识别。

影像匹配是基于CCD数据获得月球高程数据的基础和关键。研究了月球CCD影像的小波金字塔分层匹配算法。利用小波分析的多分辨率特性，对CCD影像进行小波分解，构造了金字塔顶层影像误匹配剔除策略及金字塔底层影像匹配点的快速搜索策略，实现了自粗尺度到细尺度的匹配算法。该算法通过减少非同名像点的匹配时间和搜索时间，大大降低了运算量，从而提高了匹配效率和配准精度。实验结果表明，该算法在匹配正确率和匹配效率方面都获得了很好的效果。

本文实例为大家分享了利用opencv实现SIFT特征提取与匹配的具体代码，供大家参考，具体内容如下 1、SIFT 1.1、sift的定义 SIFT，即尺度不变特征变换（Scale-invariant feature transform，SIFT），是用于图像处理领域的一种描述。这种描述具有尺度不变性，可在图像中检测出关键点，是一种局部特征描述子。 1.2、sift算法介绍 SIFT由David Lowe在1999年提出，在2004年加以完善 。SIFT在数字图像的特征描述方面当之无愧可称之为最红最火的一种，许多人对SIFT进行了改进，诞生了SIFT的一系列变种。SIFT已经申请了专利（所以现在