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针对图像配准中尺度不变特征变换（SIFT）算法解算速率慢的问题，提出了基于非极大值抑制的改进算法。该算法扩大了极值检测区域半径，对SIFT关键点进行筛选，实现了关键点的优化分布。还提出一种自适应确定检测区域半径的方法，来更精确地控制关键点的数目和分布。仿真试验结果表明，该算法能在一系列不同的图像变换下表现出稳定的配准结果，解算速率较标准SIFT算法提升显著。

尺度不变特征提取 sift——matlab代码

Generally, image-based evaluation on the performance of textile appearance such as smoothness and pilling was interfered by fabric pattern, color, and illumination. In this paper, a new method was used to reconstruct a 3D surface of fabric based on image's features which could eliminate the influence of surface texture. Concretely, two parallel-placed digital cameras were calibrated based on planar pattern and the captured binocular images were rectified through epipolar line. The feature points

使用bof算法来提取图像特征，在corel数据集(10*100张图片)上实现以图搜图，即输入数据集中某一张图，在剩下的999张图里搜索最邻近的10张图。

视频演示：http://www.bilibili996.com/Course?id=2848892000230

使用sift算法完成两个图像的匹配 可以运行，已经试过了 vs环境下读取文件时两个点改成一个点便可

原版sift算法，已验证，效果非常好，用于两幅图片的匹配

由于之前收集的SIFT代码和文章过大(50多M)，不能一起上传，这附件里面只包括SIFT的C/C++实现（可用），需要的请下载。