SIFT特征点配准Matlab实现

尺度不变特征变换（SIFT）算法成功解决了这一问题，SIFT特征不仅具有旋转和尺度不变性，还对噪声、视角变化和光照变化等具有优良的稳健性。

SIFT特征匹配算法是当前全球特征点匹配研究的焦点之一，其具有强大的匹配能力，可处理图像间的平移、旋转、仿射变换等问题，甚至对各种角度拍摄的图像也能实现稳定的特征匹配。

此 MATLAB 教程提供基于 SIFT 算法的遥感图像配准代码，可用于图像配准，提高图像质量和分析精度。代码包含主函数和调用函数，支持 MATLAB 2019b 版本运行。只需按照指定步骤操作即可获得图像配准结果。

项目目标 开发用于将部分点云与3D CAD模型配准的管道。 运行步骤 在希望运行代码的目录中创建一个BUILD文件夹。 将CMakeLists.txt和CODE.cpp放入该文件夹。 传递给代码的参数应放在构建中，代码接受3个参数： 参数1 = Kinect点云 参数2 = CAD文件 参数3 = ICP的迭代次数 CAD文件的预处理 将.stl格式的CAD模型以毫米为单位转换为.pcd和米（缩小0.001）。 重要约束条件 Kinect位置不应改变，转换在代码中硬编码。 被注册的对象需放置在一定高度，建议抬高6-7厘米以上。 附加信息 代码中包含示例CMakeLists、获取Kinect相对于Base的转换的Matlab代码，以及获取从Kinect到机器人Base的转换的Matlab代码，均存在于zip文件中。代码通过“cmake ..”和“make”进行编译。

这是一份专注于sift图像匹配的Matlab代码，研究图像配准问题。代码涵盖了从特征提取到特征点匹配的全部过程，用户可以根据实际需求自行调整和应用。

利用Matlab中的相位相关方法，实现图像的精确配准。该方法适用于多传感器图像，支持缩放、平移和旋转操作，提升图像处理的精度和效率。

利用Matlab中的相位相关方法，成功实现了图像的配准。这种方法适用于多传感器图像，能够处理缩放、平移和旋转等多种变换。

基于 SIFT 和 SURF 特征提取和匹配 使用 RANSAC 剔除误匹配 SIFT 代码基于 Lowe 源码 SURF 使用 MATLAB 内置函数 detectSURFFeatures()

matlab开发-自动图像配准。为无法使用IP工具箱的用户提供相互信息。