地标配准

我花费了很长时间才找到了一个有效的图像配准程序，现在分享给大家！希望大家都能够好好利用。总共提供了5个程序，其中大部分基于特征。

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。

该函数接收两幅大小相等的图像，并根据它们的块子集将它们合并成一幅图像。注意：这是一个初始版本，未进行错误处理。如需支持，请联系muzammil360@gmail.com。

SIFT特征点配准算法的Matlab实现，可直接执行，详细方法请参见运行演示；SIFT是经典算法，原理可在维基百科查阅。

这份Matlab程序代码专为图像配准而设计，非常适合作为学术作业或论文报告的参考资料！

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。

欢迎来到纽约西纳特拉！我们将为纽约市建立一个历史站点，并需要创建以下数据库结构：您将拥有三个模型及其对应的表：Landmark（地标）、Title（标题）和Figure（历史人物）。 一个Landmark属于一个Figure，而一个Figure有多个Landmark。 Title和Figure之间存在“多对多”关系，因此需要一个连接表。 领域模型：我们的客户要求应用程序专注于历史人物，应用的大部分功能通过Figure视图和控制器实现。我们将提供所有Landmark的查看页面，用户可以创建新的地标。同时，用户在创建或编辑Figure时，还能选择或创建新的地标和标题与之关联。换句话说，图形的表单应允许用户选择现有的地标和标题，或创建新的地标和标题。 不过，客户对Title并不关心，我们不需要为其构建控制器或视图。新的标题只会在创建或编辑Figure时出现。指示使用测试来指导您构建控制器和视图。 迁移：编写迁移脚本以创建以下表：Figure（ID、名称）。

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。

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。